Процесс основан на простом перемещении маски фильтра от точки к точке изображения; в каждой точке (x,y) отклик фильтра вычисляется с использованием предварительно заданных связей. В случае линейной пространственной фильтрации отклик задается суммой произведения коэффициентов фильтра на соответствующие значения пикселей в области, покрытой маской фильтра. Для маски 3х3 элемента, показанной на рисунке 1, результат (отклик) R линейной фильтрации в точке (x,y) изображения составит:
Рисунок 1. Схема пространственной фильтрации
Схема пространственной фильтрации иллюстрируется на рисунке ниже (см. рисунок 1).
Все указанные методы основываются на одном из базовых свойств сигнала яркости разрывности. Наиболее общим способом поиска разрывов является обработка изображения с помощью скользящей маски, называемой также фильтром, ядром, окном или шаблоном, которая представляет собой некую квадратную матрицу, соответствующую указанной группе пикселей исходного изображения. Элементы матрицы принято называть коэффициентами. Оперирование такой матрицей в каких-либо локальных преобразованиях называется фильтрацией или пространственной фильтрацией.
Не буду докучать объемной теорией, а ограничусь лишь минимальными сведениями, необходимыми для понимания сути алгоритмов.
В свете недавних статей об обработке изображений я хотел бы немного рассказать об алгоритмах выделения контуров: методы Робертса, Превитта и Собеля (эти методы взяты для рассмотрения как самые известные и часто используемые).
Алгоритмы выделения контуров изображений
Алгоритмы выделения контуров изображений / Хабрахабр
Комментариев нет:
Отправить комментарий