इमेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विजन में द्विध्रुवीकरण को समझना

द्विध्रुवीकरण एक छवि या सिग्नल को दो विपरीत ध्रुवों में परिवर्तित करने की एक प्रक्रिया है। दूसरे शब्दों में, यह एक ऐसी तकनीक है जो किसी छवि या सिग्नल के प्रत्येक पिक्सेल या नमूने को दो चरम मान निर्दिष्ट करती है, एक सकारात्मक और दूसरा नकारात्मक। परिणामी छवि या सिग्नल में द्वि-मॉडल वितरण होता है, अधिकांश पिक्सेल या नमूनों में दो चरम मानों में से एक होता है, और कुछ में शून्य मान होता है। द्विध्रुवीकरण का उपयोग आमतौर पर छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों में किया जाता है जैसे:

1। छवि विभाजन: प्रत्येक पिक्सेल को दो चरम मान निर्दिष्ट करके, द्विध्रुवीकरण का उपयोग वस्तुओं को पृष्ठभूमि से और एक दूसरे से अलग करने के लिए किया जा सकता है।
2। किनारे का पता लगाना: तीव्रता में बड़े अंतर वाले क्षेत्रों को हाइलाइट करके किसी छवि में किनारों का पता लगाने के लिए द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जा सकता है।
3. शोर में कमी: कम तीव्रता वाले पिक्सेल को दबाकर, छवि में शोर को कम करने के लिए द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जा सकता है।
4। छवि संपीड़न: द्विध्रुवीकरण का उपयोग छवियों को दो चरम मूल्यों के योग के रूप में प्रस्तुत करके संपीड़ित करने के लिए किया जा सकता है।
5। मेडिकल इमेजिंग: विभिन्न ऊतकों या संरचनाओं के बीच कंट्रास्ट को बढ़ाने के लिए मेडिकल इमेजिंग में द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जाता है।
6. माइक्रोस्कोपी इमेजिंग: विभिन्न संरचनाओं या विशेषताओं के बीच कंट्रास्ट को बढ़ाने के लिए माइक्रोस्कोपी इमेजिंग में द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जाता है।
7. मशीन विजन: मशीन विजन में वस्तुओं को पृष्ठभूमि से और एक दूसरे से अलग करने के लिए द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जाता है।
8. रोबोटिक्स: पर्यावरण में किनारों और सीमाओं का पता लगाने के लिए रोबोटिक्स में द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जाता है।
9। कंप्यूटर ग्राफिक्स: पिक्सेल मानों के द्विमोडल वितरण के साथ उच्च-विपरीत छवियां बनाने के लिए कंप्यूटर ग्राफिक्स में द्विध्रुवीकरण का उपयोग किया जाता है।
10. डेटा विश्लेषण: द्विध्रुवीकरण का उपयोग बड़े डेटासेट को द्विध्रुवीय स्थान पर प्रक्षेपित करके उनकी आयामीता को कम करने के लिए किया जा सकता है। द्विध्रुवीकरण करने के लिए कई तकनीकें हैं, जिनमें शामिल हैं:

1। थ्रेसहोल्डिंग: इसमें एक थ्रेशोल्ड मान सेट करना और एक चरम मान थ्रेशोल्ड से ऊपर की तीव्रता वाले पिक्सल को निर्दिष्ट करना और दूसरा चरम मान थ्रेशोल्ड से नीचे की तीव्रता वाले पिक्सल को निर्दिष्ट करना शामिल है।
2। हिस्टोग्राम समकरण: इसमें अधिक समान वितरण बनाने के लिए एक छवि के तीव्रता मूल्यों को पुनर्वितरित करना शामिल है, जिसके परिणामस्वरूप द्विमोडल वितरण हो सकता है।
3. गामा सुधार: इसमें कंट्रास्ट को बढ़ाने के लिए एक छवि के तीव्रता मूल्यों में एक गैर-रेखीय परिवर्तन लागू करना शामिल है।
4। वेवलेट डीनोइज़िंग: इसमें एक छवि को अलग-अलग फ़्रीक्वेंसी बैंड में अलग करने के लिए वेवलेट ट्रांसफ़ॉर्म का उपयोग करना और उच्च-फ़्रीक्वेंसी बैंड में कम तीव्रता वाले पिक्सेल को दबाना शामिल है।
5। प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए): इसमें एक छवि को छवि के प्रमुख घटकों द्वारा परिभाषित निम्न-आयामी स्थान पर प्रक्षेपित करना शामिल है, जिसके परिणामस्वरूप द्वि-मोडल वितरण हो सकता है।