Компьютерная обработка и распознавание изображений. Фисенко В.Т - 19 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

Университет ИТМО | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

19
импульсной характеристики. Эта операция выполняется для каждого
отсчета изображения.
Если импульсная характеристика фильтра симметрична, то есть
),(),(
t
s
h
t
s
h −−= , то вместо свертки можно выполнять корреляцию:
),(),(),(),(),(
2/
2
/
2/
2
/
tshtysxfyxhyxfyxg
n
ns
m
mt
∑∑
−
=
−
=
×++=⊗= . (3.2)
Эта операция не требует отражения импульсной характеристики, а
представляет собой вычисление в скользящей по изображению маске
фильтра произведений отсчетов изображения на соответствующие
коэффициенты фильтра и их суммирование (рис.3.2).
Для обработки краевых эффектов необходимо увеличить изображение
по строкам и столбцам на
n/2 отсчетов слева и справа и на m/2 отсчетов
сверху и снизу. При этом расширение может выполняться разными
способами: дополнение нулями, повторением граничных элементов,
периодическим повторением (
Nx mod , My mod ), или зеркальным
отражением граничных элементов. Размер выходного изображения при
этом сохраняется равным размеру входного изображения.
x
y
0
-1
-1
01
0
1
s
t
x
h(s,t)
f(x,y)
x
y
0
-1
-1
01
0
1
s
t
x
h(s,t)
f(x,y)
Рисунок 3.2 Корреляция изображения )y,x(f с маской )t,s(h .
При построении линейных КИХ фильтров часто используют
непараметрический подход. Для уменьшения шумов широко применяются
низкочастотные фильтры, поскольку шум представляет собой
высокочастотный сигнал. В частности, для низкочастотной фильтрации
применяется усреднение сигнала в маске, например, при
n=m=3:
9
1
111
111
111
1
×
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=h
;
10
1
111
121
111
2
×
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=h
;
16
1
121
242
121
3
×
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=h
. (3.3)
Нормировка необходима для того, чтобы привести значения отклика
фильтра к диапазону входных данных. Нормирующий коэффициент

Страницы