Компьтерное зрение. Оператор Собеля

Фильтр Лапласа

Фильтр Гаусса

Фильтр Гаусса относится к числу сглаживающих фильтров. Простейший прямоугольный сглаживающий фильтр - это усреднение.

Основное применений сглаживающих фильтров - шумоподавление. Поскольку шум меняется независимо от пикселя к пикселю, шумы соседних пикселей при суммировании будут компенсировать друг друга. Чем больше окно фильтрации, тем меньше будет усредненная интенсивность шума, однако побочным действием таких фильтров - существенное размытие деталей изображения. Шумоподавление при помощи фильтра усреднения имеет существенный недостаток: все пиксели в маске фильтра на любом расстоянии от обрабатываемой точки оказывают на результат одинаковый эффект. Более эффективное шумоподавление можно осуществить, если влияние пикселей на результат будет уменьшаться с увеличением расстояния. Так устроена гауссовская фильтрация. Матрица фильтра имеет следующий вид:

.

http://www.femtoscanonline.com/wiki/ru/processing/фильтр_лапласа

Дискретный оператор Лапласа - аналог непрерывного оператора Лапласа. Он эквивалентен последовательному применению градиента и дивергенции. Как иградиент, фильтр Лапласа выделяет границы на изображении.

Вызов фильтра Лапласа осуществляется из меню Математика → Линейные фильтры, преобразование использует матрицу следующего вида:

.

Фильтр Собеля задается матрицей

http://coderlife.ru/progr/kompternoe-zrenie-operator-sobelya.html

Среда, Февраль 10th, 2010 | Программирование

(10 голосов, средний: 4.60 из 5)

Каждый из нас хотя бы раз в жизни встречался с устройством работающим на искусственном интеллекте. Это могли быть: искусственный интеллект компьютерных оппонентов в играх, программы распознавания сканированного текста (например FineReader), фотоаппараты способные распознавать улыбку, программы проводящие опознавание лиц людей на фотографиях, опознание человека по отпечатку пальца и т.д.

Их сейчас очень много! А вы когда-нибудь задумывались над тем как они работают?

Эта очень обширная тема в которой я, как и вы, мало что понимаю.

Одной из первых программ работающих на ИИ (искусственном интеллекте), которую я увидел, была программа сортировки фотографий, основная ее возможность была выбрать все фотографии из папки на которых был запечатлен выбранный человек.

Мне стало жутко интересно как она может это делать? КАК?! Ведь человек может АБСОЛЮТНО произвольно располагаться на фотографии: и вверх ногами, и повернувшись боком или еще как-нибудь – абсолютно не предсказуемо!!! Как вообще найти человека на фотографии??? Чем человек отличается от окружающего мира??? Как на фотографии найти хоть что-нибудь и как его отличить от коробка спичек или от носка?!

Немного порывшись в интернете я набрел на один интересный фильтр для изображений – оператор Собеля.

Он позволяет выделить на изображении границы объектов. Делает он это основываясь на разности яркости объектов. Звучит просто, но кажется, что это сложно реализовать? Абсолютно с вами согласен! Когда я первый раз о нем прочитал я понял что без трех этажных формул тут не обойтись.

ОДНАКО, я был очень удивлен простотой процесса получения этих самых границ, я бы даже сказал крайней простотой!

Итак, как же все-таки получить эти самые границы объектов?

1. Переводим изображение в оттенки серого

2. Применяем оператор Собеля к каждому пикселю

Дата добавления: 2014-01-20