tele0021

tele0021



Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych

Przypomnijmy, iż podczas filtracji suma przemnożonych przez współczynniki wartości jasności pikseli jest dzielona zwykle przez sumę wartości współczynników. Od tej reguły jest wyjątek - w przypadku filtrów, w których suma współczynników jest równa zeru, jako dzielnik przyjmuje się wartość 1. Uwaga ta dotyczy również filtrów Laplace'a oraz Sobela. Filtry, w których suma współczynników jest równa zeru, nazywane są detektorami krawędzi. Krawędziami są te miejsca, w których następuje duża zamiana jasności między grupami pikseli na stosunkowo krótkim odcinku obrazu.

Silne wzmocnienie istniejących w obrazie krawędzi, występujących między jednorodnymi grupami pikseli, uzyskuje się za pomocą filtrów zawierających współczynniki o dużej rozpiętości wartości, na przykład:


(3.18)

Taki filtr powoduje, że względnie małe jasności stają się jeszcze mniejsze, a duże zwiększają się. Mówimy, że rośnie częstotliwość przestrzenna1 (zwiększają się różnice wartości jasności między blisko położonymi pikselami). 0 filtrze posiadającym takie własności mówimy, że przepuszcza wysokie częstotliwości, jest więc nazywany filtrem górnoprzepustowym.

Zastosowanie filtra (3.18) powoduje, że piksel o małej wartości, otoczony pikselami o wartościach dużych, otrzyma wartość jeszcze mniejszą, i odwrotnie - piksel o dużej wartości, otoczony pikselami o wartościach małych, otrzyma wartość większą od pierwotnej (rys. 3.14).

Rysunek 3.14. Przykłady ilustrujące działanie filtra gómoprzepustowego


Omówiony wcześniej filtr uśredniający (3.7) zaliczymy do filtrów dolnoprzepustowych, ponieważ powoduje wytłumienie dużych zmian jasności między sąsiadującymi ze sobą pikselami. Dla kompletności wykładu dodajmy jeszcze, iż istnieje kategoria filtrów, które nazywane są środkowoprzepustowymi. Filtry przepuszczające określone zakresy częstotliwości są nazywane filtrami pasmowymi. W niniejszym opracowaniu pomijamy opisy tych filtrów.

91

1

Częstotliwość przestrzenna wynika z liczby zmian wartości jasności na danym odcinku obrazu. Mówimy, że obraz zawiera wysokie częstotliwości, gdy na krótkich jego odcinkach następują duże zmiany jasności pikseli (rozdz. 3.3.2).


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
tele0013 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych Z matematycznego punktu widze
tele0017 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych Zwróćmy uwagę na kształt hist
tele0023 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnychMetoda głównych składowych w p
tele0025 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych Indeksy, które są obliczane n
tele0011 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych Rysunek 3.1. Obraz o maiej ja
tele0015 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych <gsr - 25, gsr + 25>
tele0019 Poprawianie jakości i przetwarzanie obrazów wielospektralnych Ściśle matematycznie, operacj
tele0010 cL POPRAWIANIE JAKOŚCI I PRZETWARZANIE OBRAZÓW WIELOSPEKTRALNYCH3.1. Metody poprawiania jak
Jak wspomniano wyżej, podstawowym celem przetwarzania obrazów jest poprawa ich wizualnej jakości, w
DSCF1763[1] . 4(j. wyrównywanie histogramów to: **/ c * jcdn j z metod poprawiania jakości obrazów,

więcej podobnych podstron