153ZODH / 5. cvičení: Porovnání verzí
mBez shrnutí editace |
text |
||
| Řádek 8: | Řádek 8: | ||
__TOC__ | __TOC__ | ||
== Osnova == | == Osnova == | ||
== Filtrace obrazu == | |||
Filtrací obrazu rozumíme operace s digitálním obrazem, které slouží ke ''zvýraznění'' určité informace. Rozlišujeme celou řadu metod filtrace obrazu od velmi jednoduchých (např. prosté průměrování) až po poměrně komplexní, sofistikované metody. | |||
Filtrace může být využívána pro vyhlazení obrazu, potlačení šumu, zvýraznění kontrastu, detekci hran, postklasifikační zpracování obrazu a řadu dalších úloh. Vzhledem k rozsahu většiny digitálních dat je z technického hlediska nevhodné řešit podobné úlohy globálně v celém obrazu. Daný filtr je tak definován jako šablona rastrové matice (tzv. "moving window", v české literatuře se často využívá termín "kernel") - tedy pohybujícího se (plovoucího) okna. Jde o matici (většinou čtvercovou) tvořenou lichým počtem řádků a sloupců, která se při výpočtu pohybuje nad maticí originálních dat (ve směru řádků a sloupců). Nová hodnota rastrové buňky je určena na základě aritmetické operace či statistické veličiny definované filtrem a hodnot originálních dat. Do výpočtu tak vstupuje na rozdíl například od {{153YZODCv|3|Podíl obrazu|podílu obrazu}} množina hodnot a nikoliv pouze jedna jediná hodnota. Jde tedy o ''fokální'' a nikoliv ''lokální'' operace. Nejčastěji se využívá velikost kernelu 3x3 a 5x5. | |||
Filtry lze rozdělit na dva základní typy: | |||
* filtry s nízkou ([http://en.wikipedia.org/wiki/Low-pass_filter low pass]) propustností, které ořezávají vysoké frekvence (dochází tak k potlačení výraznějších detailů (např. liniových prvků) a současně zdůraznění jevů s malými změnami) | |||
** omezují odchylky od lokálního průměru | |||
** vyhlazují detaily původního obrazu | |||
** redukují rozsah stupňů šedi | |||
* filtry s vysokou ([http://en.wikipedia.org/wiki/High-pass_filter high pass]) propustností, které naopak zdůrazňují vysoké frekvence (to znamená zdůraznění výraznějších detailů a současné potlačení jevů s malými změnami). Jde především o ostřící filtry a hranové operátory. | |||
**zvětšují detaily v ploše snímku | |||
Verze z 22. 10. 2008, 05:00
< Stránky předmětu • Předchozí cvičení • Další cvičení
Osnova
Filtrace obrazu
Filtrací obrazu rozumíme operace s digitálním obrazem, které slouží ke zvýraznění určité informace. Rozlišujeme celou řadu metod filtrace obrazu od velmi jednoduchých (např. prosté průměrování) až po poměrně komplexní, sofistikované metody.
Filtrace může být využívána pro vyhlazení obrazu, potlačení šumu, zvýraznění kontrastu, detekci hran, postklasifikační zpracování obrazu a řadu dalších úloh. Vzhledem k rozsahu většiny digitálních dat je z technického hlediska nevhodné řešit podobné úlohy globálně v celém obrazu. Daný filtr je tak definován jako šablona rastrové matice (tzv. "moving window", v české literatuře se často využívá termín "kernel") - tedy pohybujícího se (plovoucího) okna. Jde o matici (většinou čtvercovou) tvořenou lichým počtem řádků a sloupců, která se při výpočtu pohybuje nad maticí originálních dat (ve směru řádků a sloupců). Nová hodnota rastrové buňky je určena na základě aritmetické operace či statistické veličiny definované filtrem a hodnot originálních dat. Do výpočtu tak vstupuje na rozdíl například od podílu obrazu množina hodnot a nikoliv pouze jedna jediná hodnota. Jde tedy o fokální a nikoliv lokální operace. Nejčastěji se využívá velikost kernelu 3x3 a 5x5.
Filtry lze rozdělit na dva základní typy:
- filtry s nízkou (low pass) propustností, které ořezávají vysoké frekvence (dochází tak k potlačení výraznějších detailů (např. liniových prvků) a současně zdůraznění jevů s malými změnami)
- omezují odchylky od lokálního průměru
- vyhlazují detaily původního obrazu
- redukují rozsah stupňů šedi
- filtry s vysokou (high pass) propustností, které naopak zdůrazňují vysoké frekvence (to znamená zdůraznění výraznějších detailů a současné potlačení jevů s malými změnami). Jde především o ostřící filtry a hranové operátory.
- zvětšují detaily v ploše snímku