Forståelse af bipolarisering i billedbehandling og computersyn

Bipolarisering er en proces med at konvertere et billede eller et signal til to modsatrettede polariteter. Med andre ord er det en teknik, der tildeler to ekstreme v
rdier til hver pixel eller prøve af et billede eller signal, den ene positiv og den anden negativ. Det resulterende billede eller signal har en bimodal fordeling, hvor de fleste pixels eller samples har en af de to ekstreme v
rdier, og nogle få har nulv
rdi.

Bipolarisering er almindeligt anvendt i billedbehandlings- og computervisionsapplikationer såsom:

1. Billedsegmentering: Ved at tildele to ekstreme v
rdier til hver pixel, kan bipolarisering bruges til at adskille objekter fra baggrunden og fra hinanden.
2. Kantregistrering: Bipolarisering kan bruges til at detektere kanter i et billede ved at fremh
ve områder med store forskelle i intensitet.
3. Støjreduktion: Ved at undertrykke pixels med lav intensitet kan bipolarisering bruges til at reducere støj i et billede.
4. Billedkomprimering: Bipolarisering kan bruges til at komprimere billeder ved at repr
sentere dem som en sum af to ekstreme v
rdier.
5. Medicinsk billeddannelse: Bipolarisering bruges i medicinsk billeddannelse for at øge kontrasten mellem forskellige v
v eller strukturer.
6. Mikroskopi billeddannelse: Bipolarisering bruges i mikroskopi billeddannelse for at øge kontrasten mellem forskellige strukturer eller funktioner.
7. Maskinsyn: Bipolarisering bruges i maskinsyn til at adskille objekter fra baggrunden og fra hinanden.
8. Robotik: Bipolarisering bruges i robotteknologi til at detektere kanter og gr
nser i miljøet.
9. Computergrafik: Bipolarisering bruges i computergrafik til at skabe billeder med høj kontrast med en bimodal fordeling af pixelv
rdier.
10. Dataanalyse: Bipolarisering kan bruges til at reducere dimensionaliteten af store datas
t ved at projicere dem på et bimodalt rum.

Der er flere teknikker til at udføre bipolarisering, herunder:

1. T
rskelv
rdi: Dette involverer indstilling af en t
rskelv
rdi og tildeling af en ekstremv
rdi til pixels med intensitet over t
rskelv
rdien, og den anden ekstremv
rdi til pixels med intensitet under t
rskelv
rdien.
2. Histogramudligning: Dette involverer omfordeling af et billedes intensitetsv
rdier for at skabe en mere ensartet fordeling, hvilket kan resultere i en bimodal fordeling.
3. Gammakorrektion: Dette involverer at anvende en ikke-line
r transformation til intensitetsv
rdierne af et billede for at forbedre kontrasten.
4. Wavelet-denoising: Dette involverer brug af wavelet-transformationer til at adskille et billede i forskellige frekvensbånd og undertrykke pixels med lav intensitet i højfrekvensbåndene.
5. Principal component analysis (PCA): Dette involverer projicering af et billede på et lavere dimensionelt rum defineret af billedets hovedkomponenter, hvilket kan resultere i en bimodal fordeling.