Forstå bipolarisering i bildebehandling og datasyn

Bipolarisering er en prosess for å konvertere et bilde eller et signal til to motsatte polariteter. Med andre ord er det en teknikk som tildeler to ekstreme verdier til hver piksel eller prøve av et bilde eller signal, en positiv og den andre negativ. Det resulterende bildet eller signalet har en bimodal distribusjon, der de fleste piksler eller sampler har en av de to ekstreme verdiene, og noen få har nullverdi.

Bipolarisering brukes ofte i bildebehandling og datasynsapplikasjoner som:

1. Bildesegmentering: Ved å tildele to ekstreme verdier til hver piksel, kan bipolarisering brukes til å skille objekter fra bakgrunnen og fra hverandre.
2. Kantdeteksjon: Bipolarisering kan brukes til å oppdage kanter i et bilde ved å fremheve områder med store forskjeller i intensitet.
3. Støyreduksjon: Ved å undertrykke piksler med lav intensitet kan bipolarisering brukes til å redusere støy i et bilde.
4. Bildekomprimering: Bipolarisering kan brukes til å komprimere bilder ved å representere dem som en sum av to ekstreme verdier.
5. Medisinsk bildediagnostikk: Bipolarisering brukes i medisinsk bildediagnostikk for å øke kontrasten mellom ulike vev eller strukturer.
6. Mikroskopi avbildning: Bipolarisering brukes i mikroskopi avbildning for å øke kontrasten mellom ulike strukturer eller funksjoner.
7. Maskinsyn: Bipolarisering brukes i maskinsyn for å skille objekter fra bakgrunnen og fra hverandre.
8. Robotikk: Bipolarisering brukes i robotikk for å oppdage kanter og grenser i miljøet.
9. Datagrafikk: Bipolarisering brukes i datagrafikk for å lage høykontrastbilder med en bimodal fordeling av pikselverdier.
10. Dataanalyse: Bipolarisering kan brukes til å redusere dimensjonaliteten til store datasett ved å projisere dem på et bimodalt rom.

Det finnes flere teknikker for å utføre bipolarisering, inkludert:

1. Terskelverdi: Dette inneb
rer å sette en terskelverdi og tilordne en ekstremverdi til piksler med intensitet over terskelen, og den andre ekstremverdien til piksler med intensitet under terskelen.
2. Histogramutjevning: Dette inneb
rer å omfordele intensitetsverdiene til et bilde for å skape en mer enhetlig distribusjon, noe som kan resultere i en bimodal distribusjon.
3. Gammakorreksjon: Dette inneb
rer å bruke en ikke-line
r transformasjon til intensitetsverdiene til et bilde for å forbedre kontrasten.
4. Wavelet-denoising: Dette inneb
rer å bruke wavelet-transformasjoner for å skille et bilde i forskjellige frekvensbånd og undertrykke piksler med lav intensitet i høyfrekvensbåndene.
5. Hovedkomponentanalyse (PCA): Dette inneb
rer å projisere et bilde på et lavere dimensjonalt rom definert av hovedkomponentene i bildet, noe som kan resultere i en bimodal distribusjon.