Функция Свертка

Обзор

Функция Свертка выполняет фильтрацию значений пикселов в изображении, которая может использоваться для повышения резкости изображения, размывания изображения, определения ребер в пределах изображения или других усовершенствований, основанных на ядре фильтрации. Фильтры используются для повышения качества растрового изображения путем устранения ложных данных или улучшения характеристик данных. Эти фильтры свертки применяются к движущемуся, перекрывающему ядру (окну или окрестности), например, 3 x 3. Фильтры свертки работают путем вычисления значения пиксела на основе весов его соседей.

Примечания

Существует несколько типов фильтров свертки, которые вы можете использовать в этой функции. Также можно задать тип Определен пользователем и ввести свои значения ядра.

Для достижения лучших результатов отображения вы можете применить растяжку гистограммы, чтобы настроить контраст или яркость изображения, что поможет выделить пространственные объекты.

Параметры

Параметр	Описание
Растр	Входной набор растровых данных.
Тип	Выберите тип фильтрации, которую хотите выполнить. Существуют опции для панхроматического слияния, размытия или выявления ребер, или можно задать собственный фильтр на основе ядра
Ядро	Таблица показывает, как в процессе фильтрации будет взвешен каждый пиксел. Если выбрать Тип Определен пользователем, таблицу можно редактировать.

Более подробно о том, как работает свертка

В следующей таблице каждый фильтр применен к одному из этих двух изображений:

Нефильтрованное изображение в оттенках серого

Нефильтрованное цветное изображение

Фильтры выявления ребер

Типы градиента

Фильтры градиента могут использоваться для выявления ребер с шагом в 45 градусов.

Тип	Описание	Пример:
Восточный градиент	Фильтр 3 х 3 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1
Северный градиент	Фильтр 3 х 3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1
Северо-восточный градиент	Фильтр 3 х 3 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0
Северо-западный градиент	Фильтр 3 х 3 -2 -1 0 -1 0 1 0 1 2
Южный градиент	Фильтр 3 х 3 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1
Западный градиент	Фильтр 3 х 3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1

Типы Лапласа

Фильтры Лапласа часто используются для выявления ребер. Они часто применяются к изображению, которое сначала было сглажено, для уменьшения его чувствительности к шуму.

Тип	Описание	Пример:
Лапласиан 3x3	Фильтр 3 х 3 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
Лапласиан 5x5	Фильтр 5 х 5 0 0 -1 0 0 0 -1 -2 -1 0 -1 -2 17 -2 -1 0 -1 -2 -1 0 0 0 -1 0 0

Типы выявления линий

Такие фильтры выявления линий, как фильтры градиента, могут использоваться для выявления ребер.

Вы можете получить лучшие результаты, если примените алгоритм сглаживания до алгоритма выявления ребер.

Тип	Описание	Пример:
Выявление линий по горизонтали	Фильтр 3 х 3 -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 -1
Выявление линий по диагонали влево	Фильтр 3 х 3 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2
Выявление линий по диагонали вправо	Фильтр 3 х 3 -1 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1
Выявление линий по вертикали	Фильтр 3 х 3 -1 0 -1 -1 2 -1 -1 2 -1

Типы Собеля

Фильтр Собеля используется для выявления ребер.

Тип	Описание	Пример:
Оператор Собеля по горизонтали	Фильтр 3 х 3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1
Оператор Собеля по вертикали	Фильтр 3 х 3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1

Фильтры Увеличение резкости и Сглаживание

Типы повышения резкости

Фильтр увеличения резкости (высокочастотный) подчеркивает сравнительное различие в значениях с соседями. Высокочастотный фильтр вычисляет фокальную суммарную статистику для каждой ячейки входных данных с помощью взвешенной окрестности ядра. Это позволяет выявить границы между пространственными объектами (например, границу между водным массивом и лесом), таким образом, подчеркивая ребра между объектами. Высокочастотный фильтр называется фильтром улучшения границ (ребер, краев). Ядро высокочастотного фильтра определяет, какие ячейки нужно использовать в окрестности, и то, насколько их взвешивать (перемножая их).

Тип	Описание	Пример:
Резкость	Фильтр 3 х 3 0 -0.25 0 -0.25 2 -0.25 0 -0.25 0
Большая четкость	Фильтр 3 х 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25
Повышение резкости 3x3	Высокочастотный фильтр 3 x 3 -1 -1 -1 -1 9 -1 -1 -1 -1
Повышение резкости 5x5	Высокочастотный фильтр 5 x 5 -1 -3 -4 -3 -1 -3 0 6 0 -3 -4 6 21 6 -4 -3 0 6 0 -3 -1 -3 -4 -3 -1

Типы сглаживания

Фильтры сглаживания (низкочастотные) сглаживают данные, уменьшая локальное изменение и удаляя шум. Низкочастотный фильтр вычисляет среднее значение для каждой окрестности. Эффект выражается в том, что высокие и низкие значения в каждой окрестности усредняются, что уменьшает экстремальные значения данных.

Тип	Описание	Пример:
Сглаживание по арифметическому среднему	Фильтр 3 х 3 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111
Сглаживание 3x3	Низкочастотный фильтр 3 x 3 1 2 1 2 4 2 1 2 1
Сглаживание 5x5	Низкочастотный фильтр 5 x 5 1 1 1 1 1 1 4 4 4 1 1 4 12 4 1 1 4 4 4 1 1 1 1 1 1

Другие фильтры

Тип рассеяния точки

Функция рассеяния точки описывает распространение света от точечного источника через линзу. Это приводит к незначительному эффекту размывания границ.

Тип	Описание	Пример:
Рассеяние точки	Фильтр 3 х 3 -0.627 0.352 -0.627 0.352 2.923 0.352 -0.627 0.352 -0.627