Улучшение обработки изображений с помощью дискретного преобразования Паскаля

Delphi , Графика и Игры , Изображения

Введение

Дискретное преобразование Паскаля (DPT) является мощным инструментом в области обработки изображений, особенно при анализе текстур и обнаружении краев. Преобразование Паскаля применяется к блокам изображений для выявления структурных особенностей, таких как "bumps" и края. В данной статье мы рассмотрим, как улучшить процесс обработки изображений, сдвигая данные к нулевому среднему значению и определяя пороги для обнаружения значимых изменений.

Сдвиг данных к нулевому среднему

Сдвиг значений данных к нулевому среднему является ключевым шагом в улучшении качества обработки изображений. Этот процесс помогает уменьшить влияние шума, что особенно важно при работе с дискретными преобразованиями. Для реализации этого шага необходимо вычислить среднее значение каждого блока и вычесть его из каждого элемента блока.

var
  MeanValue: Double;
  BlockSize: Integer = 4; // Размер блока 4x4
  Sum: Double;
  i, j: Integer;
begin
  Sum := 0;
  for i := 0 to BlockSize - 1 do
    for j := 0 to BlockSize - 1 do
      Sum := Sum + ImageMatrix[i, j]; // Предполагается, что ImageMatrix[i, j] - это значение пикселя

  MeanValue := Sum / (BlockSize * BlockSize);
  for i := 0 to BlockSize - 1 do
    for j := 0 to BlockSize - 1 do
      ImageMatrix[i, j] := ImageMatrix[i, j] - MeanValue;
end;

Обнаружение "bumps" и краев

Для обнаружения "bumps" и краев в изображении можно использовать пороговое значение. В простейшем случае это может быть абсолютное пороговое значение для разности между значениями соседних пикселей. В некоторых случаях лучше использовать относительный порог, который учитывает среднее значение соседних пикселей, чтобы избежать ложного срабатывания на шум.

const
  ThresholdAbsolute: Double = 10; // Абсолютный порог
  ThresholdRelative: Double = 0.05; // Относительный порог
var
  CurrentPixel, PreviousPixel: Double;
  i, j: Integer;
begin
  for i := 0 to BlockSize - 2 do
    for j := 0 to BlockSize - 2 do
    begin
      CurrentPixel := ImageMatrix[i + 1, j + 1];
      PreviousPixel := ImageMatrix[i, j];
      if Abs(CurrentPixel - PreviousPixel) > ThresholdAbsolute and
         Abs(CurrentPixel - PreviousPixel) / (0.5 * (CurrentPixel + PreviousPixel)) > ThresholdRelative then
        // Обнаружен "bump" или край
    end;
end;

Улучшенные методы обнаружения

Для более сложных случаев можно использовать усреднение по окну (kernel moving average) для обоих значений пикселей перед применением порогов. Это помогает сгладить изображение и уменьшить влияние шума. В еще более сложных случаях, когда присутствует структурированный шум, можно рассмотреть применение алгоритма Собеля после предварительной обработки (усреднения по окну).

Заключение

В данной статье мы рассмотрели, как улучшить дискретное преобразование Паскаля для обработки изображений, сдвигая данные к нулевому среднему значению и определяя пороги для обнаружения значимых изменений. Правильное применение этих методов позволяет более точно выявлять структурные особенности изображений, такие как края и текстуры, что является ключевым в ряде задач компьютерного зрения.

Примечание: В статье использованы общие примеры кода на Object Pascal, которые могут быть адаптированы для использования в среде разработки, такой как Delphi.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Улучшение обработки изображений с помощью дискретного преобразования Паскаля и его применение для анализа текстур и обнаружения краев на изображении.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Изображения ::