Memahami Bipolarisasi dalam Pemprosesan Imej dan Penglihatan Komputer

Bipolarisasi ialah satu proses menukar imej atau isyarat kepada dua kekutuban yang bertentangan. Dalam erti kata lain, ia adalah teknik yang memberikan dua nilai ekstrem kepada setiap piksel atau sampel imej atau isyarat, satu positif dan satu lagi negatif. Imej atau isyarat yang terhasil mempunyai taburan bimodal, dengan kebanyakan piksel atau sampel mempunyai salah satu daripada dua nilai ekstrem, dan beberapa mempunyai nilai sifar.

Bipolarisasi biasanya digunakan dalam pemprosesan imej dan aplikasi penglihatan komputer seperti:

1. Pembahagian imej: Dengan memberikan dua nilai ekstrem kepada setiap piksel, bipolarisasi boleh digunakan untuk memisahkan objek dari latar belakang dan antara satu sama lain.
2. Pengesanan tepi: Bipolarisasi boleh digunakan untuk mengesan tepi dalam imej dengan menyerlahkan kawasan yang mempunyai perbezaan intensiti yang besar.
3. Pengurangan hingar: Dengan menekan piksel dengan keamatan rendah, bipolarisasi boleh digunakan untuk mengurangkan hingar dalam imej.
4. Pemampatan imej: Bipolarisasi boleh digunakan untuk memampatkan imej dengan mewakilinya sebagai jumlah dua nilai ekstrem.
5. Pengimejan perubatan: Bipolarisasi digunakan dalam pengimejan perubatan untuk meningkatkan kontras antara tisu atau struktur yang berbeza.
6. Pengimejan mikroskopi: Bipolarisasi digunakan dalam pengimejan mikroskopi untuk meningkatkan kontras antara struktur atau ciri yang berbeza.
7. Penglihatan mesin: Bipolarisasi digunakan dalam penglihatan mesin untuk memisahkan objek dari latar belakang dan antara satu sama lain.
8. Robotik: Bipolarisasi digunakan dalam robotik untuk mengesan tepi dan sempadan dalam persekitaran.
9. Grafik komputer: Bipolarisasi digunakan dalam grafik komputer untuk mencipta imej kontras tinggi dengan taburan bimodal nilai piksel.
10. Analisis data: Bipolarisasi boleh digunakan untuk mengurangkan dimensi set data yang besar dengan menayangkannya ke ruang bimodal.

Terdapat beberapa teknik untuk melakukan bipolarisasi, termasuk:

1. Ambang: Ini melibatkan penetapan nilai ambang dan menetapkan satu nilai ekstrem kepada piksel dengan keamatan melebihi ambang dan satu lagi nilai ekstrem kepada piksel dengan keamatan di bawah ambang.
2. Penyamaan histogram: Ini melibatkan pengagihan semula nilai keamatan imej untuk mencipta taburan yang lebih seragam, yang boleh menghasilkan taburan bimodal.
3. Pembetulan gamma: Ini melibatkan penggunaan transformasi bukan linear pada nilai keamatan imej untuk meningkatkan kontras.
4. Penyahnosan gelombang: Ini melibatkan penggunaan transformasi wavelet untuk memisahkan imej kepada jalur frekuensi yang berbeza dan menekan piksel dengan keamatan rendah dalam jalur frekuensi tinggi.
5. Analisis komponen utama (PCA): Ini melibatkan penayangan imej ke ruang dimensi lebih rendah yang ditakrifkan oleh komponen utama imej, yang boleh menghasilkan pengedaran bimodal.