Фильтрация и улучшение изображений

Фильтрация и улучшение изображений изменяют значения пикселей для подавления шума, повышения резкости деталей или иного улучшения изображения для просмотра или дальнейшего анализа.

Definition

Фильтрация изображения — это преобразование изображения путем объединения каждого пикселя с его соседями в соответствии с правилом, а улучшение — это использование таких преобразований для повышения перцептивного или аналитического качества.

Scope

Эта тема охватывает линейную фильтрацию путем свертки, включая гауссовское сглаживание и повышение резкости, анализ фильтров в частотной области, нелинейные фильтры, такие как медианный и билатеральный фильтры, сохраняющие границы, улучшение контрастности на основе гистограммы, а также компромисс между удалением шума и сохранением деталей.

Core questions

• Как уменьшить шум без размытия важных деталей?
• Как фильтр ведет себя в частотной области?
• Когда нелинейные фильтры предпочтительнее линейных?
• Как улучшить контрастность изображения?

Key concepts

• Ядра свертки
• Гауссовское сглаживание
• Фильтрация в частотной области
• Медианная фильтрация
• Билатеральная фильтрация
• Выравнивание гистограммы

Key theories

Линейная сверточная фильтрация

Свертка изображения с ядром реализует сглаживание, повышение резкости и усиление границ, а теорема о свертке связывает эти пространственные операции с умножением в частотной области, проясняя, какие частоты каждый фильтр ослабляет или усиливает.

Фильтрация с сохранением границ

Билатеральный фильтр усредняет соседние пиксели с учетом как пространственной близости, так и сходства интенсивности, сглаживая шум внутри областей, оставляя при этом сильные границы нетронутыми, в отличие от простого гауссовского размытия.

Clinical relevance

Фильтрация и улучшение являются рутинными операциями при подготовке медицинских изображений, в фотографии и камерах смартфонов, дистанционном зондировании, а также в качестве предварительной обработки, которая повышает надежность последующего обнаружения и распознавания.

History

Теория линейной фильтрации перешла из классической обработки сигналов в цифровую обработку изображений в 1970-х годах; нелинейные фильтры, сохраняющие границы, такие как билатеральный фильтр, появились в конце 1990-х годов и повлияли на последующую вычислительную фотографию.

Key figures

• Carlo Tomasi
• Roberto Manduchi

Seminal works

• gonzalez2018
• tomasi1998

Frequently asked questions

Почему размытие уменьшает шум?

Случайный шум быстро меняется от пикселя к пикселю, и усреднение каждого пикселя с его соседями значительно подавляет эти изменения, хотя это также сглаживает подлинные детали, если не используется фильтр, сохраняющий границы.

Что делает выравнивание гистограммы?

Оно перераспределяет интенсивности пикселей таким образом, чтобы они более равномерно охватывали доступный диапазон, что увеличивает контрастность и выявляет детали на изображениях, которые выглядят слишком темными, слишком яркими или плоскими.