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¿Qué es el filtrado de imágenes en el dominio espacial?

El filtrado es una técnica para modificar o mejorar una imagen. Por ejemplo, puede filtrar una imagen para enfatizar ciertas entidades o eliminar otras entidades. Las operaciones de procesamiento de imágenes implementadas con filtrado incluyen suavizado, nitidez y mejora de bordes.

El filtrado es un en el que el valor de cualquier píxel dado en la imagen de salida se determina aplicando algún algoritmo a los valores de los píxeles en la vecindad del píxel de entrada correspondiente.neighborhood operation, La vecindad de un píxel es un conjunto de píxeles, definido por sus ubicaciones en relación con ese píxel. (Ver para una discusión general de las operaciones vecinales.) es el filtrado en el que el valor de un píxel de salida es una combinación lineal de los valores de los píxeles en la vecindad del píxel de entrada.Vecindad o procesamiento de bloques: una visión generalLinear filtering

Circunvolución

El filtrado lineal de una imagen se realiza a través de una operación llamada.convolution Convolución es una operación de vecindad en la que cada píxel de salida es la suma ponderada de los píxeles de entrada adyacentes. La matriz de pesos se llama el, también conocido como el.convolution kernelfilter Un kernel de convolución es un kernel de correlación que se ha rotado 180 grados.

Por ejemplo, supongamos que la imagen se

A = [17  24   1   8  15      23   5   7  14  16       4   6  13  20  22      10  12  19  21   3      11  18  25   2   9]

y el kernel de correlación es

h = [8   1   6      3   5   7      4   9   2]

Utilice los pasos siguientes para calcular el píxel de salida en la posición (2, 4):

  1. Gire el kernel de correlación 180 grados sobre su elemento central para crear un kernel de convolución.

  2. Deslice el elemento central del kernel de convolución para que se encuentra encima del elemento (2, 4) de.Un

  3. Multiplica cada peso en el kernel de convolución girado por el píxel de debajo.Un

  4. Sume los productos individuales del paso 3.

Por lo tanto, el píxel de salida (2, 4) es

Se muestra en la siguiente figura.

Cálculo de la (2, 4) salida de convolución

Correlación

La operación llamada está estrechamente relacionada con la convolución.correlation En correlación, el valor de un píxel de salida también se calcula como una suma ponderada de píxeles vecinos. La diferencia es que la matriz de pesos, en este caso llamado el, no se gira durante el cálculo.correlation kernel Las funciones de diseño de filtro devuelven kernels de correlación.Image Processing Toolbox™

La figura siguiente muestra cómo calcular el píxel de salida (2, 4) de la correlación de, suponiendo que es un kernel de correlación en lugar de un kernel de convolución, siguiendo estos pasos:Unh

  1. Deslice el elemento central del kernel de correlación para que se encuentra encima del elemento (2, 4) de A.

  2. Multiplica cada peso en el kernel de correlación por el píxel de debajo.Un

  3. Sumar los productos individuales.

El píxel de salida (2, 4) de la correlación es

Computar el (2, 4) salida de correlación

Consulte también

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