Bipolarisaation ymmärtäminen kuvankäsittelyssä ja tietokonenäössä

Bipolarisaatio on prosessi, jossa kuva tai signaali muunnetaan kahdeksi vastakkaiseksi polariteetiksi. Toisin sanoen se on tekniikka, joka määrittää jokaiselle kuvan tai signaalin pikselille tai näytteelle kaksi ääriarvoa, yksi positiivinen ja toinen negatiivinen. Tuloksena olevalla kuvalla tai signaalilla on bimodaalinen jakauma, ja useimmilla pikseleillä tai näytteillä on jompikumpi kahdesta ääriarvosta ja muutamilla nolla.

Bipolarisaatiota käytetään yleisesti kuvankäsittelyssä ja tietokonenäkösovelluksissa, kuten:

1. Kuvan segmentointi: Määrittämällä jokaiselle pikselille kaksi ääriarvoa, bipolarisaatiota voidaan käyttää objektien erottamiseen taustasta ja toisistaan.
2. Reunojen tunnistus: Bipolarisaatiolla voidaan havaita kuvan reunat korostamalla alueita, joilla on suuria intensiteettieroja.
3. Kohinan vaimennus: Vaimentamalla pikseleitä, joilla on pieni intensiteetti, bipolarisaatiota voidaan käyttää vähentämään kohinaa kuvassa.
4. Kuvan pakkaus: Bipolarisaatiota voidaan käyttää kuvien pakkaamiseen esittämällä ne kahden ääriarvon summana.
5. Lääketieteellinen kuvantaminen: Bipolarisaatiota käytetään lääketieteellisessä kuvantamisessa lisäämään kontrastia eri kudosten tai rakenteiden välillä.
6. Mikroskooppikuvaus: Bipolarisaatiota käytetään mikroskopiakuvauksessa parantamaan eri rakenteiden tai piirteiden välistä kontrastia.
7. Konenäkö: Bipolarisaatiota käytetään konenäössä esineiden erottamiseen taustasta ja toisistaan.
8. Robotiikka: Bipolarisaatiota käytetään robotiikassa ympäristön reunojen ja rajojen havaitsemiseen.
9. Tietokonegrafiikka: Bipolarisaatiota käytetään tietokonegrafiikassa luomaan suurikontrastisia kuvia, joissa pikseliarvot jakautuvat bimodaalisesti.
10. Tietojen analysointi: Bipolarisaatiota voidaan käyttää vähentämään suurten tietojoukkojen ulottuvuutta projisoimalla ne bimodaaliseen tilaan. Bipolarisaation suorittamiseen on useita tekniikoita, mukaan lukien:

1. Kynnysarvo: Tässä asetetaan kynnysarvo ja yksi ääriarvo määritetään pikseleille, joiden intensiteetti on kynnyksen yläpuolella, ja toinen ääriarvo pikseleille, joiden intensiteetti on kynnyksen alapuolella.
2. Histogrammin tasoitus: Tämä sisältää kuvan intensiteettiarvojen uudelleenjakamisen tasaisemman jakauman luomiseksi, mikä voi johtaa bimodaaliseen jakautumiseen.
3. Gammakorjaus: Tämä sisältää epälineaarisen muunnoksen soveltamisen kuvan intensiteettiarvoihin kontrastin parantamiseksi.
4. Wavelet-kohinanpoisto: Tämä sisältää aallokemuunnosten käyttämisen kuvan erottamiseksi eri taajuuskaistoihin ja matalan intensiteetin pikselien vaimentamista korkeataajuuskaistoilla.
5. Pääkomponenttianalyysi (PCA): Tämä sisältää kuvan projisoinnin alemman ulottuvuuden tilaan, jonka kuvan pääkomponentit määrittelevät, mikä voi johtaa bimodaaliseen jakautumiseen.