Розуміння біполяризації в обробці зображень і комп’ютерному зорі

Біполяризація - це процес перетворення зображення або сигналу в дві протилежні полярності. Іншими словами, це техніка, яка призначає два крайніх значення кожному пікселю або зразку зображення чи сигналу, одне позитивне, а інше негативне. Отримане зображення або сигнал має бімодальний розподіл, причому більшість пікселів або зразків мають одне з двох крайніх значень, а деякі мають нульове значення.

Біполяризація зазвичай використовується в програмах обробки зображень і комп'ютерного зору, таких як:

1. Сегментація зображення: шляхом призначення двох крайніх значень кожному пікселю біполяризацію можна використовувати для відділення об’єктів від фону та один від одного.
2. Виявлення країв: біполяризацію можна використовувати для виявлення країв на зображенні шляхом виділення областей із великою різницею інтенсивності.
3. Зменшення шуму: шляхом придушення пікселів із низькою інтенсивністю біполяризація може бути використана для зменшення шуму на зображенні.
4. Стиснення зображення: біполяризацію можна використовувати для стиснення зображень, представляючи їх як суму двох крайніх значень.
5. Медичне зображення: біполяризація використовується в медичному зображенні для посилення контрасту між різними тканинами або структурами.
6. Мікроскопічне зображення: біполяризація використовується в мікроскопічному зображенні для посилення контрасту між різними структурами або особливостями.
7. Машинний зір: біполяризація використовується в машинному зорі для відділення об’єктів від фону та один від одного.
8. Робототехніка: біполяризація використовується в робототехніці для виявлення країв і кордонів у середовищі.
9. Комп’ютерна графіка: біполяризація використовується в комп’ютерній графіці для створення висококонтрастних зображень із бімодальним розподілом значень пікселів.
10. Аналіз даних. Біполяризацію можна використовувати для зменшення розмірності великих наборів даних, проектуючи їх на бімодальний простір.

Існує кілька методів виконання біполяризації, зокрема:

1. Порогове значення: Це передбачає встановлення порогового значення та призначення одного екстремального значення пікселям з інтенсивністю вище порогу, а іншого крайнього значення — пікселям з інтенсивністю нижче порогу.
2. Вирівнювання гістограми: це передбачає перерозподіл значень інтенсивності зображення для створення більш рівномірного розподілу, що може призвести до бімодального розподілу.
3. Гама-корекція: це передбачає застосування нелінійного перетворення до значень інтенсивності зображення для посилення контрасту.
4. Зменшення вейвлет-шуму: це передбачає використання вейвлет-перетворення для розділення зображення на різні діапазони частот і придушення пікселів із низькою інтенсивністю у діапазонах високих частот.
5. Аналіз головних компонентів (PCA): це проектування зображення на нижчий вимірний простір, визначений головними компонентами зображення, що може призвести до бімодального розподілу.