Cách áp dụng kernel bộ lọc

Một bộ lọc có thể được sử dụng cho các tín hiệu kỹ thuật số như âm thanh, video hoặc xử lý hình ảnh có thể được xác định bằng cách sử dụng ma trận ("kernel") có trọng lượng cho khu vực xung quanh (đây là mô tả tôi đọc được trong bài giảng của người khác).

Hạt nhân xác định bộ lọc ăn mòn .

(\begin{array}{ccc} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \end{array})

$\left(\begin{array}{ccc} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1\\ 1 & 1 & 1\end{array}\right)$

Bạn có thể vui lòng cho tôi biết hạt nhân này được áp dụng như thế nào cho một hình ảnh (và do đó là một trường pixel 2D) không? Cảm ơn bạn trước!

filters image-processing

— bánh nướng xốp
nguồn

Thuật ngữ ăn mòn "bộ lọc" là một chút sai lầm ở đây vì nó là một hoạt động phi tuyến tính cao. Bộ lọc theo nghĩa chặt chẽ hơn đề cập đến một hoạt động bất biến thời gian tuyến tính. Kết hợp với kernel là một bộ lọc, áp dụng quy trình ăn mòn không

— Hilmar

IMO, câu trả lời là một dòng: tích chập. Nghiên cứu tích chập và phương trình toán học và thực hiện tích chập và điều đó được thực hiện. (trong trường hợp này bạn sẽ thực hiện tích chập 2d).

— Trevor Boyd Smith

Tôi nghĩ câu hỏi thực sự phải là "làm thế nào để bạn lọc thứ gì đó bằng bộ lọc FIR?" hoặc "làm thế nào để tích chập hoạt động?" hoặc "làm thế nào để bạn thực hiện tích chập?".

— Trevor Boyd Smith

Đây không phải là một hạt nhân, mà là một yếu tố cấu trúc. Do đó, nó được áp dụng hoàn toàn khác nhau. Xem câu trả lời của @ kolentebert bên dưới. Nói một cách đơn giản, đó là một hình dạng mà bạn phủ lên một hình ảnh để trích xuất cực đại / cực tiểu cục bộ.

— sansuiso

Câu trả lời:

Bộ lọc ăn mòn của bạn không chính xác. Liên kết bạn đưa ra nói rằng nó được cho là tìm tối đa các pixel liền kề và mảng của bạn không làm điều này. Thay vào đó, nó đưa ra tổng của các pixel liền kề. Nếu bạn bình thường hóa kết quả (vì tất cả các bổ sung này sẽ tăng độ sáng), thì bạn sẽ thấy rằng bộ lọc của bạn chỉ đơn giản lấy trung bình các pixel liền kề.

Những gì bạn thường làm là lấy hình ảnh của bạn và kết hợp các khối 3x3 của nó (hoặc lớn nhất là bộ lọc) với bộ lọc của bạn. Bạn cũng có thể làm những điều này song song, cho tốc độ.

— Emre
nguồn

Trong xử lý hình ảnh, để áp dụng bộ lọc như vậy, bạn sẽ lặp lại tất cả các pixel của hình ảnh đầu vào và trong mỗi bước đặt mặt nạ bộ lọc lên trên hình ảnh để tâm của nó nằm ở pixel hiện tại của bạn. Sau đó, bạn "đánh giá" các pixel trong vùng lân cận được che bởi mặt nạ theo một cách nào đó và ghi kết quả trở lại pixel hiện tại.

Để tích chập thông thường, bạn nhân từng phần tử của bộ lọc với giá trị của pixel tương ứng, cộng các kết quả và ghi tổng vào pixel hiện tại.

Xói mòn là một hoạt động hình thái và bạn sẽ thực hiện nó (trên hình ảnh nhị phân) bằng cách kiểm tra xem tất cả các giá trị "1" của mặt nạ của bạn có nằm trên "1" pixel trong ảnh không. Nếu vậy, bạn viết "1" cho pixel hiện tại (nếu không là "0").

Trong cả hai trường hợp, đảm bảo luôn luôn đọc các pixel đầu vào của bạn từ một phiên bản được chỉnh sửa của hình ảnh (thay vì sửa đổi hình ảnh tại chỗ).

— koletenbert
nguồn