Förstå bipolarisering i bildbehandling och datorseende

Bipolarisering är en process för att omvandla en bild eller en signal till två motsatta polariteter. Med andra ord är det en teknik som tilldelar två extremvärden till varje pixel eller prov av en bild eller signal, en positiv och den andra negativ. Den resulterande bilden eller signalen har en bimodal fördelning, där de flesta pixlar eller sampel har ett av de två extremvärdena, och några har nollvärde.

Bipolarisering används vanligtvis i bildbehandlings- och datorseendetillämpningar som:

1. Bildsegmentering: Genom att tilldela två extremvärden till varje pixel kan bipolarisering användas för att separera objekt från bakgrunden och från varandra.
2. Kantdetektering: Bipolarisering kan användas för att upptäcka kanter i en bild genom att markera områden med stora skillnader i intensitet.
3. Brusreducering: Genom att undertrycka pixlar med låg intensitet kan bipolarisering användas för att minska brus i en bild.
4. Bildkomprimering: Bipolarisering kan användas för att komprimera bilder genom att representera dem som summan av två extremvärden.
5. Medicinsk bildbehandling: Bipolarisering används vid medicinsk bildbehandling för att öka kontrasten mellan olika vävnader eller strukturer.
6. Mikroskopi: Bipolarisering används vid mikroskopi för att öka kontrasten mellan olika strukturer eller egenskaper.
7. Maskinseende: Bipolarisering används i maskinseende för att separera objekt från bakgrunden och från varandra.
8. Robotik: Bipolarisering används inom robotteknik för att upptäcka kanter och gränser i miljön.
9. Datorgrafik: Bipolarisering används i datorgrafik för att skapa bilder med hög kontrast med en bimodal fördelning av pixelvärden.
10. Dataanalys: Bipolarisering kan användas för att minska dimensionaliteten hos stora datamängder genom att projicera dem på ett bimodalt utrymme.

Det finns flera tekniker för att utföra bipolarisering, inklusive:

1. Tröskelvärde: Detta innebär att sätta ett tröskelvärde och tilldela ett extremvärde till pixlar med intensitet över tröskelvärdet och det andra extremvärdet till pixlar med intensitet under tröskelvärdet.
2. Histogramutjämning: Detta innebär omfördelning av intensitetsvärdena för en bild för att skapa en mer enhetlig fördelning, vilket kan resultera i en bimodal fördelning.
3. Gammakorrigering: Detta innebär att en icke-linjär transformation tillämpas på intensitetsvärdena för en bild för att förbättra kontrasten.
4. Wavelet-denoising: Detta innebär att man använder wavelet-transformationer för att separera en bild i olika frekvensband och undertrycka pixlar med låg intensitet i högfrekvensbanden.
5. Principal component analysis (PCA): Detta innebär att projicera en bild på ett lägre dimensionellt utrymme som definieras av bildens huvudkomponenter, vilket kan resultera i en bimodal fördelning.