Tôi đang nghiên cứu về khuếch tán dị hướng và hai hệ số được đề xuất bởi Perona & Malik .
Tôi muốn biết việc sử dụng khuếch tán trong xử lý hình ảnh là gì? Tại sao khuếch tán dị hướng lại quan trọng và trong lĩnh vực nào nó thường được sử dụng?
Tôi đang nghiên cứu về khuếch tán dị hướng và hai hệ số được đề xuất bởi Perona & Malik .
Tôi muốn biết việc sử dụng khuếch tán trong xử lý hình ảnh là gì? Tại sao khuếch tán dị hướng lại quan trọng và trong lĩnh vực nào nó thường được sử dụng?
Câu trả lời:
Thuật toán khuếch tán dị hướng của Perona và Malik là công trình tiên phong trong phương pháp khử nhiễu dựa trên phương trình đạo hàm riêng (PDE).
Nó áp dụng định luật khuếch tán trên cường độ điểm ảnh để làm mịn kết cấu trong ảnh. Hàm ngưỡng được sử dụng để ngăn chặn sự khuếch tán xảy ra giữa các cạnh và do đó nó bảo toàn các cạnh trong ảnh. (Không giống như bộ lọc mờ gaussian chẳng hạn.) Điều này làm cho nó rất thú vị nếu bạn muốn loại bỏ nhiễu, nhưng không muốn làm mịn các cạnh của hình ảnh, ví dụ nếu bạn muốn sử dụng các cạnh này để phân đoạn hình ảnh, mà không bị nhiễu loạn bởi tiếng ồn.
Nhiều nỗ lực đã được thực hiện dựa trên nó, cải thiện hoặc mở rộng nó.
Bây giờ đối với nơi nó được sử dụng, tôi chỉ có một nền văn hóa hạn chế. Tôi có thể trích dẫn hai
Phân tích hình ảnh trong lĩnh vực Khoa học đời sống (nơi tôi làm việc): những hình ảnh mà bạn có thể lấy ra từ kính hiển vi là cực kỳ ồn ào, và hầu hết thời gian, đó là do xây dựng. Phân tích hình ảnh tự động của các dữ liệu này thường liên quan đến phân đoạn, đôi khi bạn có các thuật toán dựa trên PDE.
Trò chơi điện tử! Chẳng hạn, hãy thử chơi Mass Effect (ít nhất là lần đầu tiên).