24. Графические фильтры.
Фильтрация изображения —применение инструмента, в результате которого с изображением произойдут определенные изменения.
Графические фильтры создаются с помощью матрицы чисел - ядра свертки. Она представляет собой матрицу размером 3х3. Для преобразования пикселя изображения он умножается на значение в центре ядра, а значения пикселей, находящихся вокруг данного, умножаются на соответствующие им коэффициенты ядра, после чего все значения суммируются и мы получаем новое значение для изменяемого пикселя. Данный процесс должен быть последовательно выполнен с каждым пикселем редактируемого изображения. От коэффициентов ядра зависит то, как изменится редактируемое изображение. Для достижения некоторых эффектов необходимо последовательно применить к изображению не одну, а несколько матриц.
Наиболее популярные фильтры:
1. Инверсия цветов - изменение составляющих цвета на противоположенные. Наиболее простой способ редактирования изображения.
2. Размытие - границы изображения размываются, становясь более мягкими. Для того чтобы размыть изображение требуется считать в память значения RGB составляющих цвета каждого пикселя. После чего ядро размывания будет применено ко всем составляющим компонентам цвета всех пикселей редактируемого изображения:
Для того чтобы определить цвет пикселя, находящегося под центром ядра, необходимо провести умножение весовых коэффициентов ядра с соответствующими значениями цвета редактируемого изображения. После этого результаты суммируются.
Полученное изображение «размыто» по сравнению с оригинальным, так как цвет каждого обработанного пикселя «распространился» среди соседних пикселей. Чтобы увеличить ядро размытия, можно:
- использовать ядро большего размера (цвет будет распределяться среди большего количества соседних пикселей)
- изменять коэффициенты таким образом, чтобы уменьшить влияние центрального коэффициента
- выполнить фильтрация изображения неоднократно.
3. Увеличение резкости - разница между цветами становится подчеркнута, тем самым выделяя какие-либо детали изображения. Создавая эффект увеличения резкости, мы выполняем все тот же алгоритм, но используем другое ядро, так как теперь нашей целью является увеличение резкости изображения. Ядро G для увеличения резкости:
Как и в предыдущем случае, мы по отдельности обрабатываем RGB составляющие, после чего формируем значения цвета обрабатываемого пикселя.
Для увеличения контраста между центральным пикселем и соседями, мы используем отрицательные весовые коэффициенты.
4. Тиснение выполняется с использованием нескольких матриц.
В то время как ядра размытия и резкости имели сумму коэффициентов равную единице, то в данном случае сумма весов в ядре тиснения равна нулю. Если сумма коэффициентов не будет равна 0, то мы получим отклонение к какому либо конкретному цвету.
Полученное значение цвета будет дополнительно обработано (усреднено) и приведено к диапазону 0-255 (подробнее вы сможете увидеть при реализации данного фильтра). Меняя значения позиций 1 и -1 мы можем получить измененное направление подсветки.
5. Акварельный эффект - изображение как будто нарисовано акварелью. Первый шаг: сгладим цвета редактируемого изображения:
Второй шаг: увеличим резкость переходов, для завершения создания эффекта акварели:
Подкорректировав параметры матрицы, мы можем получать как более резкий, так и более плавный эффект акварелизации.
- 2. Картографические изображения, изображения Земной поверхности, многоканальные изображения.
- 3. Бинарные, полутоновые и спектрозональные изображения. Аэрокосмоснимки
- 4. Ортогональная и перспективная проекции геоизображений.
- 5. Растровая и векторная формы геоизображений
- 6. Дистанционное зондирование Земли (дзз)
- 7. Физический принцип получения данных дзз.
- 8. Сканирование картографических материалов.
- 10. Задача фильтрации
- 11. Дискретное преобразование Фурье.
- 12. Матричное представление корреляции и свертки.
- 13. Спектр мощности, амплитудный и фазовый спектры.
- 14. Постановка задачи
- 15. Вывод алгоритма быстрого преобразования Фурье (бпф)
- 16. Граф-схема алгоритма бпф
- 17. Оценка алгоритма бпф
- 18. Определение частотности. Функции Радемахера. Функции Хаара. Функции Уолша. Двоичный код и код Грея.
- Функции Радемахера
- 2. Функции Уолша
- 19. Четырех и восьмисвязная области. Измерение расстояний.
- 20. Трансформация и привязка геоизображений. Бинаризация геоизображений
- 21. Сшивка карт. Нарезка карт. Цветоделение
- 22. Гистограмма изображения и ее выравнивание.
- 23. Фильтрация геоизображений и удаление шума.
- 24. Графические фильтры.
- 25. Сегментация объектов изображения на отдельные классы.
- 26. Сегментация объектов на линии (протяженные объекты) и дискретные объекты.
- 27. Выделение контуров.
- 28. Выделение средних линий объектов изображения.
- 29. Внутреннее ориентирование снимков. Формирование стереоизображения.
- 30. Стереоскопические измерения снимков (изображений).
- 31. Классификация группы объектов.
- 32. Математическая постановка задачи классификации.
- 33. Классы разделяющих функций
- 34. Критерий наименьшего среднеквадратичного отклонения
- 35. Модель персептронов.
- 38. Распознавание движущихся объектов.
- 39. Дешифрирование карт.
- 40. Формирование тематических карт по результатам дешифрирования