Лекция цифрови изображения. Записване и обработка на цифрови изображения. Компютърна томография
Изтегляне 0.75 Mb.
|
| g(x,y) = T[f(x,y)] (1)
където f(x,y) е входното изображение, а g(x,y) е обработеното изображение. Съответно Т е операторът описващ функционалното преобразование. Ако g(x,y) се определя от стойностите на f в някакава околност на пиксела (x,y) казваме че имаме маскова обработка. Ако g(x,y) се определя от стойностите на f само в точката (x,y) казваме че имаме точкова обработка на изображението. Маскова обработка Маската е подизображение, матрица, с център точката (x,y), чиято стойност се променя като се отчитат стойностите на всички точки в маската. Масковата обработка е по-сложна и обикновено се променя качеството на изображението или се търсят скрити корелации в началното изображение. Използването на пространствени маски се нарича пространствено филтриране, а самите маски се наричат пространствени филтри. Има два вида пространствено филтриране – заглаждащо или нискочестотно и изострящо или високочестотно. 1. Заглаждащо, нискочестотна филтриране При тази операция се отслабват високочестотните компоненти на изображението, които определят ръбовете и контурите. Ефектът се изразява в намаляване на шумовите проблясъци, но също и в размиване на острите ръбове. Примери за заглаждащи операции са следните: Усредняване: Новата стойност на всеки пиксел се получава чрез осредняване стойностите на 8-те съседни пиксела. Медианен филтър: При тази операция шума намалява като се запазва остротата на ръбовете. На фиг.2 е представена операцията медианен филтър. Операцията се състои в следните две процедури: Първо се сортират по големина стойностита на всички пикели в маската. За примера от фиг.2 имаме следното подреждане 2, 5, 7, 12, 18, 23, 31, 54, 101. Избира се тази стойност в поредицата, която е в средата т.е., за която половината пиксели са по-малки, а другата половина са по-големи. Тази стойност се приписва на централния пиксел. Очевидно медианната стойност се различава от средната стойност.
Фиг. 2 Медианен филтър Заострящо, високочестотно филтриране При тази операция се отстраняват НЧ пространствени компоненти, които присъстват в бавнопроменящи се области на изображението, например фон, равномерно осветени петна и др. Общият ефект се изразява в изостряне на детайлите. Операцията се реализира като стойноста на яркоста на даден пиксел се заменя със стойноста на градиента (производната) спрямо съседните пиксели. Така яркоста се усилва там където градиентът на яркост е най-голям, например при ръбове или контури. Усилването на фини структури и контури обаче се съпровожда от увеличаване на шума. Градиентът на яркост маже да се оцени по различни начини. Нека имаме едно просто изображение, съставено от 9 пиксела, фиг. 3. Производната f може да се апроксимира в точката Z5 чрез разликата (Z5 - Z8) в направление x или от разликата (Z5 - Z6) по y. Така за производната можем да запишем: Изтегляне 0.75 Mb. Сподели с приятели:
|