3_Пространственные операции

Июль 25, 2022

Главная
Разное
3_Пространственные операции

Содержание

2. ОПЕРАЦИИ НАД ИЗОБРАЖЕНИЯМИ • Точечные • Пространственные • Геометрические • Алгебраические • Межкадровые
3. Пространственные операции Результат зависит от координат пикселя Результат зависит от окружающих пикселей
4. Окрестность – область примыкания Окрестность (область примыкания) – это группа пикселей изображения, используемых в пространственных операциях.
5. Фильтры Исходное изображение Среднеарифм. фильтр Медианный фильтр Гауссов фильтр
6. Min/Max-фильтры
7. Применение Min/Max-фильтров Исходное изображение Шум ≪соль с перцем≫ Min(I) окрестность 2×2 Max(I) окрестность 2×2 MinMax(I) MaxMin
8. Медианный фильтр Медианный фильтр 5×5 Исходное изображение Медианный фильтр 3×3 Медианный фильтр, окрестность 3×3
9. Среднеарифметический фильтр Шум ≪соль с перцем≫ 3×3 5×5 7×7 Медианный фильтр Среднеарифметические фильтры
10. Окрестности Форма окрестности выбирается в широких пределах
11. Свёртка – одномерный случай
12. Пример свёртки
13. Свойства свёртки
14. Одномерная дискретная свёртка
15. Обработка края изображения
16. Примеры одномерной свёртки
17. Необходимость отражения маски
18. Свёртка – двумерный случай
19. Двумерная дискретная свёртка
20. Пространственная частота Пространственная частота – это скорость изменения яркости элементов изображения Высокая пространственная частота – резкие
21. Низкочастотные фильтры Ослабляют высокочастотные компоненты, снижают шум Визуальный эффект – снижение резкости изображения
22. Гауссовы фильтры низких частот
23. Гауссово сглаживание Исходное изображение Сглаживание σ = 5 Сглаживание σ = 9
24. Высокочастотные фильтры Большие изменения интенсивности усиливаются, а области постоянной интенсивности остаются неизменными Выделяют высокочастотные компоненты
25. Выделение края Край – область с большим перепадом интенсивности
26. Оператор Лапласа
27. Оператор Лапласа Ослабляет низкочастотные компоненты. Области постоянной яркости становятся чёрными.
28. Оператор Собеля Свёртка с двумя ядрами в отдельности и выбор максимального значения
29. Пример: оператор Собеля (5x5) (1, 2, 0, -2, -1) (4, 8, 0, -8, -4) (6,12, 0,-12,
30. Оператор Превит (Prewitt)
31. Оператор Кирша Восемь ядер свёртки Выбирается максимальное значение по всем 8 свёрткам. Индекс даёт направление края.
32. Russell A. Kirsch (1929-2020) is an American former engineer at the National Bureau of Standards who
33. Пример: Оператор Кирша
35. Скачать презентацию

Слайд 2

ОПЕРАЦИИ НАД ИЗОБРАЖЕНИЯМИ
• Точечные
• Пространственные
• Геометрические
• Алгебраические
• Межкадровые

Слайд 3

Пространственные операции
Результат зависит от координат пикселя
Результат зависит от окружающих пикселей

Слайд 4

Окрестность – область примыкания
Окрестность (область примыкания) – это группа пикселей изображения,

используемых в пространственных операциях.
Обычно это матрица с нечётной размерностью (но не обязательно).
Преобразуемая точка обычно в центре области примыкания (но не обязательно).

Слайд 5

Фильтры
Исходное
изображение
Среднеарифм.
фильтр
Медианный
фильтр
Гауссов
фильтр

Слайд 6

Min/Max-фильтры

Слайд 7

Применение Min/Max-фильтров
Исходное
изображение
Шум ≪соль с перцем≫
Min(I)
окрестность 2×2
Max(I)
окрестность 2×2
MinMax(I)
MaxMin (I)
Шум ≪соль с перцем≫
MaxMin

(MinMax(I))

Слайд 8

Медианный фильтр
Медианный фильтр 5×5

Исходное изображение
Медианный фильтр 3×3
Медианный фильтр, окрестность 3×3

Слайд 9

Среднеарифметический фильтр

Шум
≪соль с перцем≫
3×3
5×5
7×7
Медианный фильтр
Среднеарифметические фильтры

Слайд 10

Окрестности
Форма окрестности выбирается в широких пределах

Слайд 11

Свёртка – одномерный случай

Слайд 12

Пример свёртки

Слайд 13

Свойства свёртки

Слайд 14

Одномерная дискретная свёртка

Слайд 15

Обработка края изображения

Слайд 16

Примеры одномерной свёртки

Слайд 17

Необходимость отражения маски

Слайд 18

Свёртка – двумерный случай

Слайд 19

Двумерная дискретная свёртка

Слайд 20

Пространственная частота
Пространственная частота – это скорость изменения яркости элементов изображения
Высокая пространственная

частота – резкие близко расположенные изменения значений яркости элементов изображения
Низкая пространственная частота – большие области постоянных или медленно меняющихся значений яркости элементов изображения

Слайд 21

Низкочастотные фильтры
Ослабляют высокочастотные компоненты, снижают шум
Визуальный эффект – снижение резкости изображения

Слайд 22

Гауссовы фильтры низких частот

Слайд 23

Гауссово сглаживание
Исходное изображение
Сглаживание σ = 5
Сглаживание σ = 9

Слайд 24

Высокочастотные фильтры
Большие изменения интенсивности усиливаются, а области постоянной интенсивности остаются неизменными
Выделяют

высокочастотные компоненты

Слайд 25

Выделение края
Край – область с большим перепадом интенсивности

Слайд 26

Оператор Лапласа

Слайд 27

Оператор Лапласа
Ослабляет низкочастотные компоненты.
Области постоянной яркости становятся чёрными.

Слайд 28

Оператор Собеля
Свёртка с двумя ядрами в отдельности и выбор максимального значения

Слайд 29

Пример: оператор Собеля (5x5)
(1, 2, 0, -2, -1)
(4, 8, 0, -8,

-4)
(6,12, 0,-12, -6)
(4, 8, 0, -8, -4)
(1, 2, 0, -2, -1)

Слайд 30

Оператор Превит (Prewitt)

Слайд 31

Оператор Кирша
Восемь ядер свёртки
Выбирается максимальное значение по всем 8 свёрткам. Индекс

даёт направление края.

Слайд 32

Russell A. Kirsch (1929-2020) is an American former engineer at the National

Bureau of Standards who developed the first digital image scanner.

Слайд 33

Пример: Оператор Кирша