Yangi texnologiyalar yordamida hal qilinishi mumkin bo'lgan muammolar doirasi juda keng

Rasm tavsifi
Pid tavsifi ob'ektning xarakterli parametrlarining qiymatini oshirish - belgisi(diskriminatsiya), s-on uchun zarur bo'lgan ko'rish, sahnani o'rnatish.
Uning jismoniy kuni uchun belgilar global va mahalliy belgilarga qo'shiladi. Global belgi Rasm belgining tsesidir, yaku ob'ektning istalgan tasviri uchun hisoblanishi mumkin.
Mahalliy belgilar vikoristovuyt ridshe; badbo'y hid, uning bir qismidan mahrum bo'lgan tasvirni keng jamoatchilikka tavsiflaydi. Ulardan oldin ikkita kontur chizig'i orasidagi kesish kiritiladi, ob'ekt tasviridagi teshiklarning parametrlari soni kam.
Tasvir dizayni
Baholash To'plam ob'ektning ma'lum bir tasvirining belgisi bo'lgan jarayonning nomi qo'shiqchi sinfiga beriladi.
Vizual tasvirni tahlil qilish funktsiyasini amalga oshirishni aniqlash.
Aqlli ravishda, dizaynning barcha usullarini ikki guruhga bo'lish mumkin: nazariy va tizimli. Qarorlarni hurmat qilish nazariyasining vikariy tamoyillarini ishlab chiqishning eng ilg'or nazariy usullari.
Boshqa tomondan, bu ob'ektning haqiqiy belgisidir, bu haqiqat emas, balki teri vimirining belgisidir. Buning uchun belgilash quyidagi tarzda qo'yiladi: bu ob'ektni berilgan sinfga ko'tarish imkoniyatini bildiradi.
STZ-da tasvirlarni ishlab chiqishning eng mashhur usullaridan biri aniq xususiyatlarni aniqlash uchun dizayn algoritmlari bilan bog'liq. Qayta qurish algoritmi (tekshirish) rekonstruksiya algoritmiga yaqin. Vektor belgisiga o'xshash bo'lishi uchun oqayotgan tasvir belgilaridan Vidílení, barcha vektorlarning umumiy komponentlari bilan qanday solishtirish va ma'lumotlar bazasida qanday sodir bo'lishi komponentlari.
Raqamli shovqin - bu tasvirdagi nuqson, lekin u piksel o'lchamiga yaqin bo'lishi va rangli aniq tasvir sifatida ko'rinishi mumkin bo'lgan maydon bilan bir xil darajada. Shovqinni aniqlash video ketma-ketliklar va tasvirlarni uzatish, qayta ishlash va tushunishda muhim rol o'ynaydi.
Videodagi shovqin bir necha sabablarga ko'ra yuzaga kelishi mumkin:
1. Videoyozuv uchun yetarlicha egalik qilmaslik.
2. Jirkanch qurg'oqlar - masalan, fotosurat / video emas, e'tiborsizlikda zyomka.
3. Analog kanallar orqali uzatishda elektromagnit maydonlar yo'nalishining o'zgarishi, uzatish liniyalarining faol komponentlarining (uzatishlarining) baland shovqinlari. Qo'llaniladigan televizor signali bo'lishi mumkin.
4. Analog kompozit signaldan aniq va rangli signallarni ko'rishda filtrlashdagi noaniqliklar juda past.
Tasvirdagi shovqinning kattaligi raqamli fotosuratdagi noqulay qush tasviridan, yaxshi yorug'likda singan, astronomik xabarlar, ba'zi katta qismlardagi shovqingacha farq qilishi mumkin. korian ma'lumotlari Yakuni faqat tasvirni mashaqqatli qayta ishlash orqali kesishingiz mumkin.
Kuzgi turlarning shovqini tasvirdagi tomchi shaklidagi rozetning tabiatiga bog'liq. Ko'pincha quyidagilar ko'rinadi:
Biliy Gausivskiy shovqini
Eng keng tarqalgan shovqinlardan biri adaptiv Gauss shovqini bo'lib, u normal diapazon va nol o'rtacha qiymatlar bilan teri pikseliga qo'shilgan qiymat bilan tavsiflanadi. "Qo'shimcha" atamasi qizil signalga shovqin turi qo'shilishini anglatadi. Qabul qilingan signalning iflos aqllari uchun Vinikaê.
Raqamli shovqin
Raqamli shovqinning sababi ko'pincha chill uchun shafqatsiz bo'lgan apparatning o'ziga xos xususiyatlari bilan bog'liq - yorug'likka sezgir matritsaning etishmasligi tufayli. Tsey ko'rinishi shovqin sobit qiymatlarning tasvirlaridagi piksellarning bir qismini almashtirish bilan tavsiflanadi. Ballar taxminan qimmat bo'lganligi sababli, raqamli shovqin impulsli shovqin deb ham ataladi. Hatto nuqtalarning intensivligi qora rangdan oq ranggacha o'zgarishi mumkin, bunday shovqin kuchli va qalampir turining shovqini deb ataladi.
Tasvirga faqat oz sonli piksel qo'shish orqali shovqin turini kamaytiring.
Kombinatsiyalangan shovqin
Agar tasvir Gauss shovqini va vip impulslari bilan shovqinli bo'lsa, Vip tomchilari ancha tezroq bo'ladi. Bu kombinatsiyalangan shovqin deb ataladi.
Skanerlashda nuqsonli tasvir
Xuddi shunday, tasvirda uchinchi tomon effektlari bo'lishi mumkin, masalan, huquqbuzarliklar, podryapini, xotira. Artefaktlar soni bir xil turdagi tuzilishga ega emas, shaklning belgilanishi va rivojlanishi matematik tahlil uchun muhimdir. Ushbu turdagi kamchiliklarga qarshi kurashda tasvirni qo'shimcha qo'lda ishlov berishdan mahrum bo'lish mumkin, robot undan hidlanadi.
Shovqinni vizualizatsiya qilish algoritmlari
Tasvirdan shovqinni kamaytirish uchun juda ko'p algoritmlar mavjud va ularni qayta ishlash uchun maxsus dasturlarsiz emas, balki fotosuratlar va video kameralar uchun ham ishlatish mumkin. Ko'p qirrali bo'lmagan filtrlash algoritmi narxiga hayron bo'lmang, tasvirni qayta ishlash soatidan bir necha daqiqa oldin tebranish uchun muqarrar ravishda zarur bo'lganda, keraksiz ta'sirlardan qochish va tafsilotlarning boshqa xususiyatlarini saqlab qolish uchun qadam-baqadam. Bundan tashqari, shovqinning bir turiga osongina dosh bera oladigan algoritm faqat boshqa turdagi konvertatsiya bilan tasvirni kamaytirishi mumkin.
Tasvirlardagi shovqinni bostirish uchun eng mashhur algoritmlarning yorlig'ini tushunish oson.
Piksellarning chiziqli o'rtacha qiymati
Vizual shovqinning oddiy g'oyasi - keng chekkada bo'sh joyni o'rtacha hisoblash. Oskylki shovqin to'g'ridan-to'g'ri pikseldan pikselgacha o'zgaradi, qo'shilganda to'xtatilgan piksellarning shovqini bittasini qoplaydi. To'g'ridan-to'g'ri so'rang, masalan, tasvirning teri pikseli qo'llaniladi. Markaziy pikselning qiymati barcha suspenziyalarni tahlil qilish va ularni vikna sohasida bo'lgani kabi tahlil qilish natijasida hisoblanadi. Ko'rinib turibdiki, siz uni qanchalik ko'p qabul qilsangiz, natijada shunchalik o'rtacha bo'lsangiz, uni kuchli ta'sirga olib kelishingiz kerak, ammo siz harakatlana olasiz.
Shubhali piksellarni tahlil qilishning eng oddiy versiyasida poliagus umumiy arifmetik o'rtachaga ega. Piksellar oqimini o'zgartirish uchun siz bir xil maydonga ega bo'lmaysiz, lekin siz ko'rishingiz mumkin (masalan, yorug'lik fonida qorong'i kontur), markaziy nuqtaning bir necha marta hisoblashda ma'lum bir raqamli chegarani kiritishingiz mumkin. Chegara qiymati qanchalik ko'p bo'lsa, o'rtacha shunchalik kuchliroq bo'ladi. Variantlarni ishlab chiqishni tahlil qilinadigan hududning markaziga qoldirilgan teriga sezgir pikselning imkoniyatlarini kiritish orqali tezlashtirish mumkin.
Daniya usulini soat maydonida ham o'rnatish mumkin, teri pikselining o'rtasi video oqimining o'rta ramkalarida (charm pikseli piksellarda o'rtacha bo'ladi, biz o'rta kadrlarda bir xil holatdamiz).
Butun algoritm yanada sodda, ale vin yaxshi natija bermaydi, tasvirning tafsilotlarida kuchli o'sishni ishlab chiqarish uchun bir soat kifoya qiladi.
Gauss filtri
Printsip muqobil usulga o'xshaydi va shuning uchun uni silliq filtrlarga qo'yish mumkin. Biroq, qo'shimcha chiziq filtri orqasida shovqinni pasaytirish, bu o'rtacha, kam taqchillik mavjud: parchalangan pikselning barcha suspenziyalari o'tmishdagi natijaga bir xil ta'sir ko'rsatadi. Gaus filtri shunday eng o'rtacha markaziy piksel deyakiy galuzy taqdirda bir xil shubha, faqat Gaus funktsiyasi vazifasi bo'lgan qo'shiq qonuniga rioya qilish.
De parametr oqim bosqichlarini o'rnatadi va A parametri standartni o'rnatmaydi. Gaussning ko'tarilishi nuqtai nazaridan mintaqaning markaziy pikselining natijalari eng muhim bo'ladi. Elementlarning eritma qiymati markazga qarab dunyoga kamroq va kamroq AOK qilinadi.
Ko'rsatilgan formula bo'yicha sug'urtaning matritsa filtri Gauss deb ataladi; ko'proq o'lcham, keyin kuchliroq o'lcham (sobit y bilan). Oskilki Daniya filtri ajratish mumkin, keyin siz viglyadda to'lashingiz mumkin:

Svidsy vyplyaê, shuning uchun bog'dorchilik birin-ketin qatorlar va stublar bilan amalga oshirilishi mumkin va uni katta filtr o'lchamlari bilan usul bilan sezilarli tezlashtirishga olib kelishi mumkin.
2Dcleaner algoritmi
Teri tasvirini mintaqada olingan, deyakim radiusi bilan o'ralgan o'rta diapazondagi tasvirlarning o'rta ma'nolari bilan almashtiring. Shu bilan birga, biz umumiy ommaviy nuqtalarni ko'rib chiqamiz, ammo markaziy pikseldan ko'rinadigan ma'nodan mahrum bo'lgan radius berilgan qiymatdan (eshikdan) mahrum bo'ladi. Butun hududning menejerlari ob'ektlar o'rtasida kamroq, samaraliroq o'sib bormoqda. Shuningdek, u tasvirdagi past darajadagi shovqinni kamaytirishga imkon beradi, shu bilan birga u boshqa tafsilotlarni olib tashlaydi.
Medianna filtri
Chiziqli algoritmlar Gauss belgisiga bo'g'ilib o'tish bilan yanada samaraliroq ko'rinadi, agar keng ma'no doirasi mavjud bo'lsa, u o'rtacha qiymatning o'rtasida qolib ketishdan himoya qiladi, qoldirilgan maydonning xarakteristikasi. Biroq, boshqa turdagi transkriptlar tomonidan yaratilgan tasvirlardan onani o'ngga olib kelish uchun bir soat vaqt ketadi. Bunday o'tkinchi ê impulsli shovqin yordamida u lipid hissiyotining xaotik ravishda tashlangan nuqtalarida tasvirda namoyon bo'lishi mumkin. "Ro'zmazu" terisining butun diapazoni bo'ylab o'rtacha, tasvir sifatining yomonlashuvi nuqtasiga olib kelishi mumkin bo'lgan suspenziya piksellaridagi shunday nuqta hisoblanadi.
Impuls shovqinini bostirishning standart usuli median filtrdir. Tasvirni qayta ishlashning butun chiziqli bo'lmagan usuli chiziqli algoritmlar ko'rinishida bema'ni vikidiyni qo'yishga imkon beradi, adashib, piksellarning monotonli uchini o'zgartirmasdan soya solib qo'yasiz. Sog'liqni saqlashning butun tibbiyot sohasi direktorlari ob'ektlarning konturlari va hududlar o'rtasidagi o'zgarishlarsiz yuqori sifatli, ayni paytda tuzatilmagan ortiqcha va mayda detallarni samarali jalb qiladi.
Filtrlash printsipi: o'zini juftlashtirilmagan o'lchamda o'rnating va keyin tasvirga teri pikselini qo'llang. Oxirgi bir necha pikselning o'rtasida ular mintaqaga, shu jumladan markaziyga, median ma'nosi haqida shovqin qilish uchun borishdi, chunki natijada mintaqaning markaziy figurasi kutilmoqda. Medianadan o'rta element mintaqa bo'lishi kerak bo'lgan piksellarning turli qiymatlari qatoriga ko'tariladi. O'rta pikselni olib tashlashning oldini olish uchun oynaning ajratilmagan o'lchami tanlangan.
Tasvirdagi gaussning baland shovqinini bo'g'ish uchun median filtrdan foydalanishingiz mumkin. Shu bilan birga, qo'shimcha media filtrlash ortidagi shovqinni bostirish ko'rsatildi va progressiv vazifalar to'plamidagi samaradorlik chiziqli filtrlashdan pastroq.
Filtrlashning medianasi quvvat etishmasligi bilan bostirilmaydi, yanada kuchli shovqinni bostiruvchi filtrlar - shovqinni bostirish darajasini pasaytirish uchun niqobning o'lchami oshirilganda, tasvirning ravshanligi va hajmi kamayadi. Biroq, niqobning dinamik o'lchami (qo'shimcha median filtrlash) bilan median filtrlashni saqlab, salbiy ta'sirlarni minimal darajaga etkazish mumkin;
Tasvirni takomillashtirish
Tasvirlardagi shovqinni bostirishning deyarli barcha algoritmlari maksimal hajmgacha ishlab chiqaradi, buning natijasida boshqa tafsilotlar yo'q qilinadi va tasvirni olish qiyinlashadi. Salbiy ta'sirni tez-tez qoplash va kirishlarning yangilanishi, kontur kontrasti va bino tasvirini yaxshilash filtrining rangiga o'tish. Ba'zi boshqa omillarning zichligi - ob'ektning sifati, diafragmalar sifatida, rasmda katta raqamli kameralar matritsasida joylashgan antimuar filtri sifatida namoyon bo'ladi. Shuningdek, tasvirning o'lchami ko'pincha tasvirning o'lchamini o'zgartirish uchun zarurdir, shuning uchun bir vaqtning o'zida ma'lumotlarning bir qismi muqarrar ravishda iste'mol qilinadi va u bilan konturlarning ravshanligi.
Maskalashning etarli emasligi - bu tasvirning ohanglari orasidagi o'tishlarning o'sishini yaxshilashga imkon beruvchi priyom; Xuddi shu narsadan hayratda qolish uchun, hatto rasmning tafsilotlariga rasmning go'zal yorqinligining kontrastini xiralashgan bo'lsa-da, tasvirni olishdan oldin uni suratga olishdan oldin yaratish oqilona emas.

Malyunok 5.1 - Illyustratorning "konturning aniqligi" rasmi
Tasvirning aniqligi mintaqalar orasidagi zichlikdagi farqning kattaligiga (Vt) asoslanadi, shuning uchun konturlar o'rnatiladi va farqdagi farq (H) shaklida.
Nopok maskaradning ziyofati yanada iflos fotosuratlar bilan to'ldirildi. Raqamli ishlov berishga biriktirish Tasvir usulini asl usul sifatida tanib bo'lmaydi: tasvir "noto'g'ri niqob" deb ataladigan narsa - o'lcham va teskari nusxa sifatida ko'rinadi. Pidsumkom yangi tasvirga aylanadi, shuning uchun siz asl konturlardan o'ch olishingiz mumkin. To'q rangli konturlar natijani oddiygina teskari aylantirish orqali tuzatilishi mumkin.
Vizual tasvirdan qorong'u konturlarni ko'rish va yorug'likni berish kerak bo'lganda, terining kontrasti yorqinligi o'zgarishi yaxshiroqdir.
Asl nusxani ishlab chiqish uchun "bema'ni niqob" ni rad etish usulidan foydalanib, siz shovqinni bostiruvchi filtrlardan, masalan, Gaus filtridan bo'ladimi, g'alaba qozonishingiz mumkin.

Malunok 5.2 - yaramas niqobni yopishtirish natijasi
Bog'dorchilikning ishlashi ko'pincha tasvirni qayta ishlash uchun ishlatiladi. O'sishni oshirishdan tashqari, siz oziq-ovqatning o'sishi, sifatini yaxshilash, yoritilishi uchun g'olib bo'lmaysiz.
Zgortkoy tasviri berilgan pikselning yangi qiymatini hisoblash operatsiyasi deb ataladi, joriy pikselning qiymati o'zgartirilganda, xuddi shunday bo'ladi. Bu atamaning zaglom ma'nosida tasvirning teri qismi ustidagi vikonutsya sifatida deyaku diyu degan ma'noni anglatadi.
Yon tomonning bosh elementi tomonning niqobi - matritsa (tomonlarning o'lchami va o'lchamiga). Ko'pincha bunday niqob filtr, yadro yoki naqsh deb ataladi. Parametrlar sifatida matritsa elementlarining qiymati qabul qilinadi.
Ko'pincha, korteksning yadrosi yovuz bo'lgani uchun, u kvadrat matritsadir.
Operativ sgortka tomonidan tasvirni qayta ishlash tajovuzkor daraja sifatida qaraladi: Matritsaning markaziy elementi, "langar" sarlavhasi tasvirning teri pikseliga joylashtirilgan. Ko'rsatilgan pikselning yangi qiymati to'xtatib turish piksellari qiymatining yig'indisi sifatida hisoblanadi, zgortka niqobining umumiy ishlashiga ko'paytiriladi.
Otrimaniy efekt gulzorning tebranish yadrosi shaklida yotish.
Kontrastni o'zgartiruvchi filtrning yadrosi (0, 0) nuqtasida 1 dan katta qiymatga ega bo'lib, qimmat bo'lgan barcha qiymatlarni yig'ish bilan birga.

Kontrastni sozlash effektiga filtr quyi tizimlarning intensivligi o'rtasidagi farqga asoslanganligi va bir-birining intensivligi ko'rinadiganligi tufayli erishish mumkin. Butun ta'sir yadroning markaziy a'zosining qiymatidan kuchliroq bo'ladi.
Orqa tomonda chiziqli kontrastni o'zgartiruvchi filtrlash tasvirning konturlari yaqinida ko'rinadigan rangli halolarni hosil qilishi mumkin.
Yaxshilash uchun kompensatsiya
Tasvirning yoritilishi bilan bog'liq muammolar ko'pincha ekranning ramkasida, eng tartibsiz yorug'lik bo'yoqlarining o'g'lini iste'mol qilish vaqtida paydo bo'ladi.
Bunday holat "juda ko'p yorug'lik" deb nomlanadi va oldin tayanchning dumbasi orqali eng kichik ob'ektlarda olib tashlangan narsalarning tafsilotlari va rangi yoritilishini yaratish uchun juda muhim ahamiyatga ega.
Xuddi shunday, ko'pincha yorug'lik etishmovchiligi mavjud. Buning sababi, qorong'u konnivitatsiyalar juda ko'p yorug'likka ega bo'lishi mumkin, shuningdek, videoning sezgirlik diapazoni.
Yagona masshtabli Retinex algoritmi
Rasmdagi teri pikselining sifatini vizual ravishda yaxshilashga harakat qilsangiz, rasmning rasmini olishingiz mumkin.
Bunday vipadkalar uchun "aqlli" rangni tuzatish kerak, chunki o'q tasvirlardagi yorug'likni, qorong'ilik ostidagi kichikroq dunyoda rasmning yoritilishini ko'rish yaxshi bo'lardi.
Tsim vimogam ko'z bo'g'inining retseptorlarini biriktirish tamoyillariga asoslangan Single Scale Retinex algoritmidan mamnun. Asosiy meta-algoritm - bu tasvirni tarkibiy qismlarga bo'lish, bu tafsilotlarni yoritish uchun umumiy ko'rinishni beradi. Demak, tasvir muammolari sahnaning yoritilishi bilan bog'liq bo'lganidek, yorug'lik uchun ko'rib chiqilayotgan komponentni yo'q qilib, biz uni tasvirdan qayta yaratishimiz mumkin, o'zimiz uning sifatini mazmunli o'zgartiramiz.
Agar tasvirni ko'rish mumkin bo'lsa, yuqori chastotali signal (oyna tasviri - R) va past chastotali signal (yoritish - I) kabi.
S (x, y) = I (x, y) * R (x, y) (5.6)


Malunok 5.3 - Retinex algoritmidan tasvirni yuborish.
Yoritishning yaqin tasvirini qo'shimcha past chastotali filtr sifatida ko'rib chiqish mumkin - xuddi shunday ko'rinadi, shunchaki tasvirni, masalan, Gaus filtri bilan o'zgartiring.
de G - Gausivskiy filtri
Signalning logarifmiga tebranishlar chastotani o'zgartirmaydi va logarifmik funktsiyaning vakolatlari uchun sozlamalar (ko'paytirgichdagi logarifmning logarifmi), yaratuvchi uchun signalni sozlash mumkin. administrator.
Agar ko'rsatkich signaldan ko'rsatkichga signal olishdan mahrum bo'lsa, uni amplitudalarning tashqi shkalasiga aylantiring. Yuqori chastotali komponent vizual tasvirlarni kengaytirish va yoritish orqali olib tashlanishi mumkin, chunki yorug'likning yangi modeli paydo bo'ladi.
Otrimanie virivnuvannya yoritish Effekt juda kuchli bo'lishi mumkin (qorong'i joylar ham yorqin bo'ladi). Effektni o'zgartirish uchun siz shunchaki tasvirni chiquvchi nisbatlardan o'zgartirishingiz mumkin.
Gamma-yadro
Pochatkovning so'zlariga ko'ra, gamma-tuzatish belgisi - bu ekranda ko'rsatiladigan rangdagi vizual tasvirlarning kompensatsiyasi. yordamchi binolar vivodu shunday, tasvir kichik monitorlarda bir soat davomida bir vaqtning o'zida qaradi. Turg'un bo'lgan statik funktsiyaning chiziqli bo'lmagan ko'rinishini o'rnatish, gamma tuzatish, shuningdek, aniq tafsilotlarni o'z ichiga olmasdan, qorong'ilashtirilgan tasvirlarning kontrastini sozlash imkonini beradi va interyerni xiralashtirmaydi.
Televizor stendidagi analog tomoshabinning yorqinligi, shuningdek, katta hajmdagi raqamli tomoshabinning yorqinligi haqida ma'lumot grafik formatlar, shuning uchun siz chiziqli bo'lmagan o'lchovni olishingiz mumkin. Monitor ekranidagi pikselning yorqinligi proportsional bo'lishi mumkin
de I - displey ekranidagi piksel rangi (ombor rangi, qizil, yashil va ko'k okremo rangi uchun),
V - 0 dan 1 gacha bo'lgan rangning raqamli qiymati va
g - gamma-tuzatish ko'rsatkichi.
Agar r 1 dan kichik bo'lsa, u holda uzatishning xarakteristikalari noaniq bo'ladi va natijada olingan tasvir yorug' bo'ladi, ko'rinmaydi. Agar u 1 dan ortiq bo'lsa, u holda tasvirlarning uzatish xususiyatlari kamayadi va natijada olingan tasvir quyuqroq, pastroq bo'ladi.
Ta'rifga ko'ra, g parametri 1 ga teng bo'lib, u parametrlarni uzatishning chiziqli xususiyatlarini va kundalik gamma - tuzatishlarni ko'rsatadi.
Tasvirning konturlarini ko'rish
Kontur tahlili viglyad zovnishnyh konturlarida taqdim etilgan grafik ob'ektlarning hazilini tasvirlash, tavsiflash, korrelyatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin. Konturlar konturining tebranishlari ob'ektning ichki nuqtalarining ko'rinishiga kiradi va operatsiyalarning sonli va algoritmik burmalarini mazmunli ravishda qisqartirish mumkin.

5.4-rasm - statistik funktsiya ko'rinishida, r parametri ko'rinishida
Ob'ektning konturi - bu ob'ektni fonda ko'rsatadigan tasvirdagi egri chiziq kabi nuqtalar ro'yxati. Ko'pincha, kontur rangga bo'yalgan holda targ'ib qilinadi.
Tasvirdagi konturlarning hazilini soddalashtirish uchun siz binarizatsiyani amalga oshirishingiz mumkin.
Filtr Sobel vidílyaê mezhí ob'êktív runtuyuchis ehníy yaskravosti haqida. Oskilki ombori rangi umuman vrakhovuêtsya emas, aybdorlar oldida tasvir, lekin ertasi kuni qayta tuzilgan.
Sobel filtri oxirgi marta yaskravosti gradatsiyasi qiymatiga yaqin hisoblab, teri pikseliga to'xtab qoladi. Tasvirning teri nuqtasi uchun gradient (tasvir funktsiyasi) ikki o'lchovli vektor bo'lib, uning tarkibiy qismlari ê tekis tasvir gorizontal va vertikaldir.

Tasvirning teri nuqtasida orientatsiyaning gradatsiya vektori sifatning eng katta yaxshilanishining pastki qismida, chunki sifat o'zgarishining kattaligi oshishi. Tsi danis ma'lum nuqtaning qiymati, ob'ektning chegarasiga qanday qarash kerakligi, shuningdek, kordonni tashkil qilish haqida ma'lumotni ishlab chiqishga imkon beradi.
Bu. Sobel operatorining robototexnikasi natijasida doimiy sifat maydoni nuqtasi nol vektorga ega bo'ladi va o'sish sohalari orasidagi nuqta pastki qismidagi kordonni bosib o'tadigan vektor bo'ladi. sifatning oshishi.
Tasvirning teri nuqtalarida eskilarning taxminiy qiymatini hisoblash uchun Sobel filtri 3X3 o'lchamdagi matritsadan vikarist paketlardan tayyorlanadi.
Sobel matritsasining xususiyatlari:
Pidsumkovning fikriga ko'ra, gradientning qiymati formulaning yaqinlashishi bilan hisoblanadi:
| G | = | Gx | + | Gy |
Kenni kordon detektori
Men Kenny Bula robotining kompyuter xonasining boshida amalga oshirilishini xohlayman (1986), Kenny Dos kordon detektori eng chiroyli detektorlardan biridir. Kenni usuli moslashuvchan algoritm bo'lib, mavsum boshlanishini o'z ichiga oladi:
1. Tasvirni shovqin va tafsilotlardan tozalash.
2. Tasvirni shovqin va tafsilotlardan tozalash.
3. Poshuk gradíêntív tasviri, masalan, Sobel operatori tomonidan.
4. Maksimal bo'lmaganlarning ta'siri. Mahalliy maksimallar nazarda tutilmagan bo'lsa, ular orasida.
5. Ostona filtrlashning metrosi. Potensial oraliqlar ostonalar bilan boshlanadi.
6. Trasuvannya konturlari (konturlardagi Zvyazati erlari)
Tasvirdagi eng kam shovqin uning konturlarining yaxlitligini buzishi mumkinligi sababli, hazil qilishdan oldin tasvirni shovqinni bostirish usuli bilan filtrlashni amalga oshirish tavsiya etiladi. Robototexnikaning yuqori tezligi va amalga oshirishning soddaligi tufayli Gauss filtri ko'pincha g'alaba qozonadi. Tasvirdagi kordonlar turli yo'nalishlarda bo'lishi mumkin, shuning uchun Kennining gorizontal, vertikal va diagonal kordonlarni aniqlash uchun filtrlarni tanlash algoritmi. Operator tomonidan (masalan, Sobel operatori tomonidan) oraliqda ko'zdan kechirgandan so'ng, birinchi gorizontal to'g'ri chiziq (Gy) va vertikal to'g'ri chiziq (Gx) qiymatini siljiting. Uchinchi shaharni to'g'ridan-to'g'ri kordonga kesish mumkin:
To'g'ridan-to'g'ri kordonga kesma vertikal, gorizontal va ikkita diagonalni (masalan, 0, 45, 90 va 135 daraja) ifodalovchi chotiroh kesmalaridan biriga yaxlitlanishi kerak. Ularning o'rtasida ular yalang'och bo'lishadi, gradient vektori yaqinidagi gradientning mahalliy maksimaliga erishganlar esa. To'g'ridan-to'g'ri qiymat 45 ° ga ko'paytiriladi. Erdagi maksimal bo'lmaganlarning bo'g'ilishi yanada aniq va nozik bo'ladi.
Teri pikseli uchun chegara filtrlashning tajovuzkor uchida u tasvirdan oldin amalga oshirila boshlaydi. Agar shunday bo'ladi deb qarasangiz, agar siz ko'proq bir tomonlama bo'lsangiz, konturlar bo'ladi, zaif qirralarning noroziligi e'tiborga olinmasligi mumkin. Boshqa tomondan, chegara tushirilganda, algoritm shovqinga nisbatan kamroq sezgir. Kordonning ko'rinishi Kenni vikoristovu filtrlashning ikkita ostonasidir: pikselning qiymati yuqori chegara bo'lganda - kordonning maksimal qiymati hujum bosqichida maksimal bo'ladi).
Bir tomonlama konturlarda zv'yazuvanny okremikh viloyatlarida dala tasvirining qolgan bosqichi. Pikseli, ular old chetida o'rta qiymatini kesib, yoki (hidi allaqachon paydo bo'lgan qirralarning yopishib emas, deb) mos, yoki ko'rinadigan kontur mos edi.
Segmentatsiya
To'rtburchaklar to'rga o'ralgan rangli nuqtalardan yig'iladigan fotosuratlar va video tasvirlardan olingan ko'plab tasvirlar, rastrli rasmlar mavjud. Norozilik bilan, odamlar nuqtalar matritsasi emas, balki butun ob'ektlarning navkolishn_y engil yak sukupn_st oladi. Inson miyasi xuddi shu hududdagi tasvir detallarining yagona rivojlanishi asosida qurilgan bo'lib, ular asosida ularni ob'ektga aniq taqsimlagan. Butun jarayon segmentatsiya deb ataladi va u tasvirni kompyuterda tahlil qilish va tasvirlarni ishlab chiqish vazifalari bajarilganda dasturiy tarzda amalga oshirilishi mumkin. Segmentatsiya Siz tahlilning birinchi bosqichlaridan foydalanishingiz mumkin va taqdimot sifati sizning ishlashingiz va aniqligingiz uchun qo'llanilishi mumkin.
Segmentatsiya usulini ikkita sinfga bo'lish mumkin: avtomatik - dolchin tayoqchasi bilan o'zaro ta'sir qilishni talab qilmaydigan va interaktiv - korystuvac robotlar jarayonida uzilishlarsiz kiritiladi.
Bir qarashda, hududlarning kuchi haqida hech qanday ma'lumot yo'q, lekin tasvirning o'zi tasvirning o'zi ustiga qo'yilgan (masalan, barcha hududlar rang va to'qimalarning orqasida bir tomonlama bo'lishi mumkin). Shunday qilib, segmentatsiya vazifasini bunday sozlash ob'ektning tasvirlari haqidagi ma'lumotlarga g'alaba qozonish uchun emas, balki butun guruhning usullari universal va har qanday tasvirga nisbatan turg'undir.
Muayyan vazifada usulning sifatini taxminiy baholash uchun yaxshi segmentatsiya uchun aybdor bo'lgan bir qator vakolatli organlarni tanlashga ishonch hosil qiling: