Билет 3
Фильтрация бинарных изображений. Медиана. Ранговая фильтрация. Нормализация фона.
Выше мы уже говорили о том, что для бинарных изображений наиболее удобной и соответствующей природе изображения является модель шума замещения типа «соль и перец». Под шумом Salt-and-Pepper (соль и перец) на бинарном изображении понимают замещение 1 на 0 с вероятностью (1–p) и замещение 0 на 1 c вероятностью (1–q).
Чем больше параметры зашумления (1–p) и (1–q), тем более искаженным выглядит изображение. При больших вероятностях замещения человеческий глаз уже с трудом различает общие очертания объектов изображения.
Введем ряд определений, позволяющих формально описать процедуру оконной фильтрации бинарного изображения.
Входное изображение – массив элементов каждый из которых соответствует некоторой точке (пикселю) изображения и принимает значения .
Выходное изображение – массив элементов каждый из которых соответствует некоторой точке (пикселю) изображения и принимает значения .
ППР – правило принятия решения – правило, по которому принимается решение о значении элемента выходного изображения .
Апертура или Окрестность точки (пикселя) – множество пикселей изображения расположенное некоторым образом относительно базового пикселя.
Базовым называется пиксель, для которого применяется ППР. Положение апертуры на изображении определяется координатами базового пикселя апертуры. Базовый пиксель может находиться и не в геометрическом центре апертуры. Апертура определяется как массив элементов , каждый из которых соответствует точке (пикселю) апретуры и принимает значения . Также, при определении апертуры, указываются координаты базового пикселя апертуры (горизонтальная координата Î; вертикальная координата Î) относительно элемента апертуры с координатами (левый верхний угол массива ). Значение элемента апертуры равное , показывает, что данный пиксель не включён в апертуру, равное – что данный пиксель включён в апертуру.
Число элементов или размер апертуры обозначается ,
.
Число единиц обозначается
Число нулей обозначается
Апертура может иметь любую произвольную конфигурацию, например .
Рассмотрим теперь, используя введенную терминологию, различные методы оконной фильтрации бинарных изображений.
Назовем проколотой окрестность, в которой базовый пиксель не учитывается при сборе статистики. В таблице 3.2.2 приведён пример проколотой окрестности 3´3.
@Таблица 3.2.2. Пример проколотой окрестности 3´3
(–1, –1) |
(0, –1) |
(1, –1) |
(–1, 0) |
(0, 0) |
(1, 0) |
(–1, –1) |
(0, –1) |
(1, –1) |
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.