Görüntü Filtreleme ve İyileştirme
Görüntü filtreleme ve iyileştirme, gürültüyü bastırmak, ayrıntıları keskinleştirmek veya bir görüntüyü görüntüleme ya da daha ileri analiz için başka şekillerde iyileştirmek amacıyla piksel değerlerini değiştirmektedir.
Tanım
Görüntü filtreleme, her pikselin komşularıyla belirli bir kurala göre birleştirilmesiyle bir görüntünün dönüştürülmesidir; iyileştirme ise algısal veya analitik kaliteyi artırmak için bu tür dönüşümlerin kullanılmasıdır.
Kapsam
Bu konu, Gauss yumuşatma ve keskinleştirme dahil olmak üzere konvolüsyon ile doğrusal filtrelemeyi, frekans alanındaki filtrelerin analizini, kenarları koruyan medyan ve bilateral filtreler gibi doğrusal olmayan filtreleri, histogram tabanlı kontrast iyileştirmeyi ve gürültü giderme ile ayrıntı koruma arasındaki dengeyi kapsamaktadır.
Temel sorular
- Önemli ayrıntılar bulanıklaştırılmadan gürültü nasıl azaltılır?
- Bir filtre frekans alanında nasıl davranır?
- Doğrusal olmayan filtreler, doğrusal olanlara ne zaman tercih edilir?
- Görüntü kontrastı nasıl iyileştirilir?
Anahtar kavramlar
- Konvolüsyon çekirdekleri
- Gauss yumuşatma
- Frekans alanı filtreleme
- Medyan filtreleme
- Bilateral filtreleme
- Histogram eşitleme
Temel kuramlar
- Doğrusal konvolüsyon filtreleme
- Bir görüntüyü bir çekirdekle konvolüsyonlamak, yumuşatma, keskinleştirme ve kenar iyileştirmeyi sağlamaktadır; konvolüsyon teoremi ise bu uzamsal işlemleri frekans alanındaki çarpma ile ilişkilendirerek, her filtrenin hangi frekansları zayıflattığını veya güçlendirdiğini açıklığa kavuşturmaktadır.
- Kenar koruyucu filtreleme
- Bilateral filtre, hem uzamsal yakınlık hem de yoğunluk benzerliği ile ağırlıklandırılmış komşu piksellerin ortalamasını alarak, bölgeler içindeki gürültüyü yumuşatırken, düz bir Gauss bulanıklığının aksine güçlü kenarları bozulmadan bırakmaktadır.
Klinik önem
Filtreleme ve iyileştirme, tıbbi görüntü hazırlamada, fotoğrafçılıkta ve akıllı telefon kameralarında, uzaktan algılamada ve sonraki tespit ve tanıma güvenilirliğini artıran bir ön işleme olarak rutin olarak kullanılmaktadır.
Tarihçe
Doğrusal filtreleme kuramı, klasik sinyal işlemeden 1970'lerdeki dijital görüntü işlemeye aktarılmıştır; bilateral filtre gibi kenar koruyucu doğrusal olmayan filtreler ise 1990'ların sonlarında ortaya çıkmış ve daha sonraki hesaplamalı fotoğrafçılığı etkilemiştir.
Öne çıkan isimler
- Carlo Tomasi
- Roberto Manduchi
İlgili konular
Temel eserler
- gonzalez2018
- tomasi1998
Sıkça sorulan sorular
- Bulanıklaştırma neden gürültüyü azaltır?
- Rastgele gürültü pikselden piksele hızla değişmektedir ve her pikselin komşularıyla ortalamasının alınması, bu değişimin çoğunu ortadan kaldırmaktadır; ancak bu durum, kenar koruyucu bir filtre kullanılmadığı sürece gerçek ayrıntıları da yumuşatmaktadır.
- Histogram eşitleme ne işe yarar?
- Piksel yoğunluklarını, mevcut aralığı daha eşit bir şekilde kapsayacak şekilde yeniden dağıtmaktadır; bu da kontrastı artırarak çok karanlık, çok parlak veya soluk görünen görüntülerdeki ayrıntıları ortaya çıkarmaktadır.