A bipolarizáció megértése a képfeldolgozásban és a számítógépes látásban

A bipolarizáció egy kép vagy jel két ellentétes polaritásúvá alakításának folyamata. Más szavakkal, ez egy olyan technika, amely két szélső értéket rendel a kép vagy jel minden pixeléhez vagy mintájához, az egyik pozitív, a másik negatív. Az eredményül kapott kép vagy jel bimodális eloszlású, ahol a legtöbb pixel vagy minta a két szélső érték valamelyikével rendelkezik, néhány pedig nulla.

A bipolarizációt általában képfeldolgozásban és számítógépes látási alkalmazásokban használják, például:

1. Képszegmentálás: Minden pixelhez két szélső értéket rendelve a bipolarizáció segítségével elválaszthatók az objektumok a háttértől és egymástól.
2. Élérzékelés: A bipolarizáció segítségével a kép élei érzékelhetők a nagy intenzitáskülönbséggel rendelkező területek kiemelésével.
3. Zajcsökkentés: Az alacsony intenzitású képpontok elnyomásával a bipolarizáció segítségével csökkenthető a kép zaja.
4. Képtömörítés: A bipolarizáció segítségével tömöríthetők a képek két szélsőérték összegeként ábrázolva.
5. Orvosi képalkotás: A bipolarizációt az orvosi képalkotásban használják a különböző szövetek vagy struktúrák közötti kontraszt fokozására.
6. Mikroszkópos képalkotás: A bipolarizációt a mikroszkópos képalkotásban használják a különböző struktúrák vagy jellemzők közötti kontraszt fokozására.
7. Gépi látás: A bipolarizációt a gépi látásban a tárgyak háttértől és egymástól való elválasztására használják.
8. Robotika: A bipolarizációt a robotikában használják a környezet éleinek és határainak észlelésére.
9. Számítógépes grafika: A bipolarizációt a számítógépes grafikában használják nagy kontrasztú képek létrehozására a pixelértékek bimodális eloszlásával.
10. Adatelemzés: A bipolarizáció segítségével csökkenthető a nagy adathalmazok dimenziója úgy, hogy bimodális térre vetítjük őket.

Több technika létezik a bipolarizáció végrehajtására, többek között:

1. Küszöbérték: Ez magában foglalja egy küszöbérték beállítását, és az egyik szélsőérték hozzárendelését a küszöbérték feletti intenzitású képpontokhoz, a másik szélsőértéket pedig a küszöbérték alatti intenzitású pixelekhez.
2. Hisztogram kiegyenlítés: Ez magában foglalja a kép intenzitásértékeinek újraelosztását, hogy egyenletesebb eloszlást hozzon létre, ami bimodális eloszlást eredményezhet.
3. Gamma korrekció: Ez magában foglalja a kép intenzitásértékeinek nemlineáris transzformációját a kontraszt fokozása érdekében.
4. Wavelet zajtalanítás: Ez magában foglalja a wavelet transzformációt a kép különböző frekvenciasávokba történő szétválasztására, valamint az alacsony intenzitású pixelek elnyomását a nagyfrekvenciás sávokban.
5. Főkomponens-elemzés (PCA): Ez magában foglalja a kép kivetítését a kép fő összetevői által meghatározott alacsonyabb dimenziós térbe, ami bimodális eloszlást eredményezhet.