16.5. Основные функции оконного преобразования

 

1.      Линейные преобразования (взвешанное суммирование). Каждый элемент имеет яркость, и результативную яркость находим, суммируя все яркости.

Например:

 

Задачу повышения четкости решаем следующим образом:

 

    Маска 2                     Маска 3

              

 

Проходя несколько раз по этим окошечкам, можно получить зернистое изображение.

 

Пример:

Маска (изображен самолет). Этой маске можно сопоставить коэффициенты соответствующие изображению. Все, что не относится к самолету будет равно 0.

 

          

                                  

изображение, которое

надо обработать

 

2.      Целевые фильтры (импульсная фильтрация)

Изображение – плавная функция. Импульсный шум – точки вычисляются по отношению к областям окружностей.

Считаем среднее значение этих точек и в результирующем изображении в точку с координатами (x y) записываем исходную точку.

 

 

 

 

1)      Усреднённая маска (3*3)

2)      Медианный фильтр (3*3)

3)      1.  Вычисление среднего значения.

 

VS(x ,y) , при | V-VS(x ,y) | < P   V , при | V-VS(x ,y) | >= P

 

    2.    V_R (x ,y) =                                                                                                                                                                                                                                                 

 

 

 

Q’(-r, -q) = Q’ (N-r, N-q) (свойство симметрии).

V_R(x, y) =  V_S(x+i, y+j) ∙ Q(n+i, m+j)

V_R(x, y) =  V_S(i, y) ∙ Q’(x-i, y-j)

 

1)      Циклическое дополнение.

 

Для одной точки имеем следующую картинку:

 

2)      Симметричное дополнение

 

Формула для обработки окошка: V_R(x, y) =  V_S(x+i, y+j) ∙ Q(n+i, m+j)

 

Формула для свертки: V_R(x, y) =  V_S(i, y) ∙ Q’(x-i, y-j)

Пример

Q – (2m +1) *(2n+1)

Q’ – N*N.

 

Операция свертки – частный случай линейного преобразования.