Линейные методы контрастирования изображений

принято различать три типа границ (контуров) – вертикальные, горизонтальные и диагональные. Для каждого из этих видов существуют фильтры. Основной целью является то что контуры должны быть отделены чтобы выходное изображение состояло только из контуров. Подчеркивание вертикальных перепадов осуществляется построчным (горизонтальным) дискретным дифференцированием - массив элементов

Аналогично осуществляется подчеркивание горизонтальных перепадов. В результате получается массив элементов:

Для обнаружения линий на изображениях можно использовать набор масок, показанный на рис. 6.32 [5,12].

Название масок соответствует их наиболее сильному отклику при скольжении по изображению. решение о наличии элемента линии на изображении принимается на основе выражения:

где R – результат отклика маски; T – заданный порог.

Для выделения контуров на изображении в заданном направлении можно использовать представленные ниже курсовые градиентные маски (рис. 6.34) [12].

Принципы и особенности пространственной фильтрации изображений

При фильтрации яркость каждой точки исходного изображения, искаженного помехой, заменяется некоторым другим значением яркости, которое признается в наименьшей степени искаженным помехой Распространенным видом окрестности, часто применяемым на практике, является квадрат 3*3 центральным элементом в центре .Сущность процедуры фильтрации заключается в смещении маски фильтра по изображению с шагом один пиксель слева направо, сверху вниз. При этом отклик задается суммой произведений коэффициентов фильтра на соответствующие значения пикселей в области, покрытой маской фильтра Процедура линейной фильтрации в частотной области аналогична операции свертки, поэтому линейную пространственную фильтрацию называют сверткой маски с изображением. В общем случае фильтрация изображения fij размером M * N с использованием маски размером m*n описывается выражением:

Для обработки краев изображений используются следующие приемы:

– Дополнение средним значением. Все недостающие отсчеты считаются равными среднему значению отсчетов последовательности: статистическому среднему или среднему по заданной последовательности.

– Доопределение повторением крайних отсчетов последовательности. Это экстраполяция нулевого порядка. Она не дает скачков на краях, но повторение крайних отсчетов при экстраполяции на большое число дополнительных отсчетов сильно искажает структуру сигнала и результат фильтрации на краях

– Экстраполяция более высокого порядка. Недостающие отсчеты определяются как взвешенная сумма крайних заданных отсчетов последовательности