Prelucrarea Imaginilor Blurring

1. Titlul referatului

Netezirea imaginilor – compararea filtrelor definite în Matlab.

2. Scopul referatului

Scopul netezirii imaginilor este acela de a estompa (atenua) zgomotele dintr-o imagine. Prin compararea filtrelor de netezirea a imaginilor definite în Matlab se doreşte găsirea filtrului „optim” care aplicat unei imagini degradate să rezulte o imagine cât mai apropiată de imaginea reală. Acest procedeu de netezire a imaginilor poate fi folosit şi pentru îmbunătăţirea clarităţii unei imagini.

3. Conţinut teoretic

Metodele de netezire a imaginilor se incadrează în categoria operaţiilor de prepocesare locală.

Preprocesarea imaginilor presupune transformări ale nivelurilor de gri, transfomări geometrice, procesări locale (netezirea, operatorii gradient), recunoaşterea formelor etc.

Metodele de preprocesare locală utilizează o mică vecinătate a fiecărui pixel pentru a produce o nouă nuanţă de gri pentru noua imagine. Această operaţie mai este numită şi filtrare.

Netezirea are ca scop atenuarea zgomotelor (pixeli paraziţi), a fluctuaţiilor mici din imagine.

1) Filtre de netezire liniare

Efectul de înceţoşare a unei imagini poate fi considerat şi ca efect de îmbunătăţire a uniformizării regiunilor. Aceasta înseamnă că se elimină micile diferenţe dintre valorile pixelilor aparţinând unei aceleaşi regiuni (zone cu intensitate luminoasă relativ constantă). Acesta este fundamentul metodelor de reducere a zgomotului alb aditiv gaussian (normal) suprapus imaginii: un asemenea zgomot ce afectează o regiune absolut uniformă (în care toţi pixelii ce o formează au aceeaşi valoare) produce variaţia valorilor din interiorul acesteai, deci micşorează uniformitatea.

Calculul noii valori ale nuanţei de gri este realizat prin medierea valorilor dintr-o vecinătate O. Netezirea locală a imaginii poate elimina zgomote de tip impuls, de tip “salt &pepper”, sau linii subţiri din imagine.

Se poate realiza o mediere a valorilor funcţiei imagine în vecinătatea O. De menţionat este dezavantajul umbririi muchiilor. Totuşi, rezultate acceptabile se obţin dacă dimensiunea zgomotului este mai mică decât cel mai mic obiect de interes din imagine. Medierea este un caz particular al unei operaţii discrete de convoluţie cu nucleul h. Pentru o vecinătate de dimensiune 3x3, nucleul h este: . Deseori, ponderea centrului măştii de convoluţie h este mărită, aproximând mai bine proprietăţile zgomotului cu o distribuţie Gaussiană.

Convoluţia este o modalitate matematică de a combina două funcţii pentru a forma o a treia funcţie. Unele filtre pot fi reprezentate ca o convoluţie 2D a imaginii f(i,j) cu un răspuns al impulsului, filtrul h(i,j). Folosirea filtrului de mediere este cea mai populară tehnică de netezire a unei imagini.