Similar presentations:
Пространственные методы улучшения изображения
1. ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ
2.
• Глобальные методы: простота в исполнениии быстродействие.
• Локальные методы: адаптация.
• Пространственная фильтрация
3. Этапы пространственной фильтрации
1. формирование локальной окрестности и еецентральной точки;
2. проведение операции на пикселями
данной локальной окрестности;
3. присвоение результата операции (п. 2)
центральной точке окрестности;
4. повторение операций, описанных в п.п. 1 –
3, для каждой точки изображения.
4. Фильтрация в пространственной области
Отклик линейного фильтра в точке (x,y):Матрица w – фильтр, маска, ядро, окно.
Фильтрация изображение f (MxN) с
помощью фильтра w (mxn):
где
x = 0,1,2,…,M-1
y = 0,1,2,….,N-1
m,n – нечетные числа
Отклик фильтрации:
5.
Фильтрация в пространственной областиПример: фильтр 3х3
Если центр маски приближается к границам
изображения, то …????
6. Фильтрация в пространственной области
1. Линейные сглаживающие пространственные фильтры:- расфокусировка изображения (удаление мелких деталей, устранение
разрывов в линиях или деталях …)
- подавление шума.
Однородный усредняющий фильтр
Фильтр «взвешенного среднего»
R=?
7. Фильтрация в пространственной области
Однородный усредняющий фильтрПрименение? Недостатки ?
«Несущественные детали»
- уменьшение резких переходов уровней яркости
(удаление случайных шумов)
- подавление несущественных деталей
- расфокусировка контуров (интересующие контуры
характеризуются резкими изменениями яркости)
8. Фильтрация в пространственной области
Фильтр «взвешенного среднего»R=?
- Уменьшение расфокусировки при сглаживании
9. Фильтрация в пространственной области
Пример: сглаживающие фильтрыразличных размеров
(n=3,5,9,15,35)
- Создание грубого образа интересующих объектов
- Мелкие детали смешиваются с фоном
10. Фильтрация в пространственной области
Пример: Расфокусировка изображения с помощью сглаживающих фильтровФильтрация
Разделение
по порогу
Важное применение пространственного сглаживающего
фильтра – расфокусировка изображения, позволяющая создать
грубый образ объектов на изображении (интенсивность мелких
деталей, как шумов, смешивается с фоном).
11. Фильтрация в пространственной области
2. Медианный фильтрМедиана набора чисел – число k, половина чисел из набора меньше
или равны k, другая половина – больше или равны k.
Медианный фильтр заменяет значение пикселя на значение медианы
распределения яркости всех пикселей под маской фильтра. При этом
получается подавление шумов с значительно меньшим эффектом
расфокусировки, чем у линейных фильтров.
Медианные фильтры эффективны при фильтрации импульсных
шумов (шумы "соль и перец").
12. Фильтрация в пространственной области
2. Медианный фильтр13. Фильтрация в пространственной области
Основная функция медианного фильтра – замена отличающегося отфона значения пикселя на другое, более близкое его соседям.
Результат: изолированные темные или светлые (по сравнением с фоном)
кластеры, имеющие площадь не более чем n2/2 (половина площади маски
фильтра) будут удалены.
Медианна – 50-й процентиль.
Фильтр максимума – 100 процентиль (поиск наиболее ярких точек по
отношению к фону).
Фильтр минимума – 0 процентиль (поиск наиболее темных точек).
14. Фильтрация в пространственной области
3. Фильтр повышения резкости- Подчеркивание мелких деталей или улучшение
расфокусированных деталей.
- Расфокусировка >< повышение резкости
- Усреднение ~ интегрирование >< дифференцирование ~
повышение резкости
- Производная в точке изображения пропорциональна степени
разрывности изображения в данной точке.
Заключение: Дифференцирование изображения позволяет
усилить перепады и другие разрывы и не подчеркивать области
с медленными изменениями уровней яркости.
Первая производная:
Вторая производная:
15. Фильтрация в пространственной области
Свойства первой производной:- равна 0 на плоских участках;
- ненулевая в начале и конце ступеньки или склона
яркости;
- ненулевая на склонах яркости.
Свойства второй производной:
- равна 0 на плоских участках;
- ненулевая в начале и конце ступеньки или склона
яркости;
- равна 0 на склонах постоянной крутизны.
16. Фильтрация в пространственной области
17. Фильтрация в пространственной области
Заключение- Первая производная обычно дает в результате более
толстые контуры.
- Вторая производная дает больший по величине отклик на
мелкие детали.
- Вторая производная оказывается очень чувствительной к
шуму.
18. Фильтрация в пространственной области
19. Фильтрация в пространственной области
• Градиент - изображение, обработанноефильтром, представляющим формулу для
вычисления первой производной.
• Лапласиан - изображение, обработанное
фильтром, представляющим формулу для
вычисления второй производной.
20. Фильтрация в пространственной области
Улучшение изображений с использованиемвторых производных - Лапласиана
f f
f 2 2
x
y
2
2
2
21. Фильтрация в пространственной области
22. Фильтрация в пространственной области
23. Фильтрация в пространственной области
24. Использование Лапласиана для обнаружения точке
| R | T25. Фильтрация в пространственной области
26. Фильтрация в пространственной области
27. Фильтрация в пространственной области
28. Фильтрация в пространственной области
29. Фильтрация в пространственной области
30. Фильтрация в пространственной области
Нерезкое маскирование и фильтрация сподъемом высоких частот:
1. Расфокусировать оригинальное
изображения f ( x, y)
2. Вычитывать расфокусированное
изображение из оригинального
f s ( x, y ) f ( x, y ) f ( x, y )
3. Добавить часть результата к
оригинальному
g ( x, y ) f ( x, y ) k f s ( x, y )
k=1
нерезкое маскирование
k>1
фильтрация с подъемом
высоких частот
31.
abc d
a – оригинальное, b – k=1, c – k=1.5, d – k=2
32. Фильтрация в пространственной области
Улучшение изображения с использованием первых производныхГрадиент изображения:
Модуль вектора градиента:
Обычная практика:
Зачем????