Înțelegerea bipolarizării în procesarea imaginilor și vederea computerizată
Bipolarizarea este un proces de conversie a unei imagini sau a unui semnal în două polarități opuse. Cu alte cuvinte, este o tehnică care atribuie două valori extreme fiecărui pixel sau eșantion de imagine sau semnal, una pozitivă și alta negativă. Imaginea sau semnalul rezultat are o distribuție bimodală, majoritatea pixelilor sau eșantioanelor având una dintre cele două valori extreme, iar câțiva având valoare zero. Segmentarea imaginii: prin atribuirea a două valori extreme fiecărui pixel, bipolarizarea poate fi utilizată pentru a separa obiectele de fundal și unele de altele.
2. Detectarea marginilor: bipolarizarea poate fi utilizată pentru a detecta marginile unei imagini prin evidențierea zonelor cu diferențe mari de intensitate.
3. Reducerea zgomotului: prin suprimarea pixelilor cu intensitate scăzută, bipolarizarea poate fi utilizată pentru a reduce zgomotul dintr-o imagine.
4. Comprimarea imaginilor: bipolarizarea poate fi utilizată pentru a comprima imaginile reprezentându-le ca o sumă a două valori extreme.
5. Imagistica medicală: bipolarizarea este utilizată în imagistica medicală pentru a spori contrastul dintre diferite țesuturi sau structuri.
6. Imagistica microscopică: bipolarizarea este utilizată în imagistica microscopică pentru a îmbunătăți contrastul dintre diferite structuri sau caracteristici.
7. Viziunea artificială: bipolarizarea este utilizată în viziunea artificială pentru a separa obiectele de fundal și unele de altele.
8. Robotică: bipolarizarea este folosită în robotică pentru a detecta marginile și limitele din mediu.
9. Grafică computerizată: bipolarizarea este utilizată în grafica computerizată pentru a crea imagini cu contrast ridicat cu o distribuție bimodală a valorilor pixelilor.
10. Analiza datelor: bipolarizarea poate fi utilizată pentru a reduce dimensionalitatea seturilor mari de date prin proiectarea lor într-un spațiu bimodal.
Există mai multe tehnici pentru efectuarea bipolarizării, inclusiv:
1. Limitare: Aceasta implică setarea unei valori de prag și atribuirea unei valori extreme pixelilor cu intensitate peste prag, iar cealaltă valoare extremă pixelilor cu intensitatea sub prag.
2. Egalizarea histogramei: Aceasta implică redistribuirea valorilor de intensitate ale unei imagini pentru a crea o distribuție mai uniformă, care poate duce la o distribuție bimodală.
3. Corecție gamma: Aceasta implică aplicarea unei transformări neliniare la valorile de intensitate ale unei imagini pentru a îmbunătăți contrastul.
4. Dezgomotul wavelet: Aceasta implică utilizarea transformărilor wavelet pentru a separa o imagine în benzi de frecvență diferite și suprimarea pixelilor cu intensitate scăzută în benzile de înaltă frecvență.
5. Analiza componentelor principale (PCA): Aceasta implică proiectarea unei imagini într-un spațiu de dimensiuni inferioare definit de componentele principale ale imaginii, ceea ce poate duce la o distribuție bimodală.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
