Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Графика -> Гонсалес Р. -> "Цифровая обработка изображений" -> 65

Цифровая обработка изображений - Гонсалес Р.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений — М.: Техносфера, 2005. — 1072 c.
ISBN 5-94836-028-8
Скачать (прямая ссылка): cifrovayaobrabotkaizobrajeniy2005.djvu
Предыдущая << 1 .. 59 60 61 62 63 64 < 65 > 66 67 68 69 70 71 .. 349 >> Следующая

3.6. Сглаживающие пространственные фильтры I
аны является нелинейной операцией, так же как и вычисление дисперсии, использовавшейся в Разделе 3.3.4.
Важным вопросом при реализации операций пространственной фильтрации по окрестности является рассмотрение ситуации, когда центр фильтра приближается к границам изображения. Для простоты рассмотрим квадратную маску размерами пуп. Когда эта маска находится на расстоянии (п — 1)/2 элемента от границы изображения, то как минимум одна сторона маски будет находиться на его краю. Если же центр маски приближается к границе, то одна или несколько строк или столбцов маски будут находиться вне изображения. Существуют несколько способов учесть это обстоятельство. Простейший способ состоит в ограничении перемещения центра маски по изображению — не ближе, чем (п — 1)/2 элементов от края. Результирующее изображение после фильтрации будет по размерам меньше оригинала, зато все его точки будут обработаны полной маской. Если результат должен иметь те же размеры, что и оригинал, то обычно используется подход, при котором для фильтрации используется только та часть маски, которая полностью находится внутри изображения. При этом возле границ изображения образуется полоса точек, которые обрабатываются только частью маски фильтра. Другие подходы предусматривают расширение изображения за его границы добавлением строк и столбцов из нулей (или других постоянных значений), или же повторением строк и столбцов. После обработки добавленные строки и столбцы удаляются. Это позволяет сохранить размеры обработанного изображения равными размерам исходного, однако значения элементов, использовавшихся для расширения, будут оказывать влияние на значения элементов изображения внутри аналогичной полосы, которая тем шире, чем больше размеры маски. Единственный способ получить достоверный результат сводится к тому, чтобы согласиться с получением результирующего изображения с меньшими размерами путем ограничения перемещения центра маски — не ближе, чем на (п — 1)/2 элементов от границ исходного изображения.
3.6. Сглаживающие пространственные фильтры
Сглаживающие фильтры применяются для расфокусировки изображения и подавления шума. Расфокусировка может применяться как предварительный шаг обработки изображения, например, для удаления мелких деталей перед обнаружением больших объектов, или же для устранения разрывов в линиях или деталях. Для подавления шумов может использоваться расфокусировка с применением как линейной, так и нелинейной фильтрации.
Глава 3. Пространственные методы улучшения изображений
3.6.1. Линейные сглаживающие фильтры
Выход (отклик) простейшего линейного сглаживающего пространственного фильтра есть среднее значение элементов по окрестности, покрытой маской фильтра. Такие фильтры иногда назы вают усредняющими или сглаживающими фильтрами. По причинам, изложенным в Главе 4, их также называют низкочастотными фильтрами.
Идея применения сглаживающих фильтров достаточно ясна. Заменой исходных значений элементов изображения на средние значения по маске фильтра достигается уменьшение «резких» переходов уровней яркости. Поскольку случайный шум как раз характеризуется резкими скачками яркости, наиболее очевидным применением сглаживания является подавление шума. Однако контуры, которые обычно представляют интерес на изображении, также характеризуются резкими перепадами яркостей, поэтому негативной стороной применения сглаживающих фильтров является расфокусировка контуров. Другим применением такой процедуры может быть сглаживание ложных контуров, которые возникают при преобразованиях с недостаточным числом уровней яркости, как это обсуждалось в Разделе 2.4.3. Главное использование сглаживающих фильтров состоит в подавлении «несущественных» деталей на изображении. Под «несущественными» здесь понимаются совокупности пикселей, которые малы по сравнению с размерами маски фильтра. Это последнее применение будет проиллюстрировано ниже. На Рис. 3.34 показаны два сглаживающих фильтра по окрестности 3x3. Первый из них дает обычное среднее значение по маске. Подстановкой коэффициентов маски в уравнение (3.5-3) получим:
у м
1 1 1
1 1 1
1 1 1
1 2 1
2 4 2
1 2 1
Рис. 3.34. Две маски сглаживающих фильтров по окрестности 3x3. Постоянный множитель перед каждой из масок равен единице, деленной на сумму значений коэффициентов, как это необходимо для нормировки.
3.6. Сглаживающие пространственные фильтры I
что как раз и дает среднее значение яркостей по окрестности 3x3. Заметим, что коэффициенты фильтра указаны как единицы, вместо 1/9. Причина в том, что такой вариант является более эффективным при компьютерных вычислениях. По окончании процесса суммирования полученное значение делится на 9. Маска размерами тхп будет иметь нормировочный коэффициент, равный 1 /тп. Такой пространственный фильтр, все коэффициенты которого одинаковы, иногда называют однородным усредняющим фильтром.
Вторая маска, представленная на Рис. 3.34(6), несколько более интересна. Эта маска дает так называемое взвешенное среднее; этот термин применяется, чтобы показать, что значения элементов умножаются на разные коэффициенты, что позволяет присвоить им как бы разные «важности» (веса) но сравнению с другими. В маске на Рис. 3.34(6) коэффициент в центре маски имеет самое большее значение (вес), тем самым давая соответствующему элементу большую важность при вычислении среднего. Значения остальных коэффициентов в маске уменьшаются по мере удаления от центра маски. Диагональные члены, по сравнению с ортогональными, расположены от центра дальше, и таким образом «весят» меньше, чем ближайшие соседи центрального элемента. Основная стратегия присвоения центральному пикселю наибольшего веса, а остальным — обратно пропорционально их расстоянию, имеет целью уменьшение расфокусировки при сглаживании. Можно было бы выбрать и другие значения коэффициентов маски для достижения поставленной цели, но сумма коэффициентов, приведенных на Рис. 3.34(6) равна 16, что удобно при компьютерной реализации, поскольку это степень двойки. Следует заметить, что на практике достаточно трудно заметить разницу между изображениями, сглаженными фильтрами по одной из масок на Рис. 3.34 или какими-то другими, аналогичными по конструкции, поскольку размеры области, покрываемые маской при фильтрации одного элемента, очень малы.
Предыдущая << 1 .. 59 60 61 62 63 64 < 65 > 66 67 68 69 70 71 .. 349 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.