После сглаживания производится выделение контуров, для чего
используются детекторы краев и методы связывания точек контура.
Сформировав карту краев, можно перейти к поиску связных цепочек
пикселов, имеющих минимальные суммы по карте значимости. Затем
полученные связные цепочки пикселов используются для контекстно-
го масштабирования.
Способы подавление шумов.
Линейное усреднение.
Простейшая
идея сглаживания состоит в усреднении значений яркостей соседних
пикселов. Берется так называемая апертура фильтра — окно (часть
изображения), с которым работает фильтр. Апертура постепенно пе-
редвигается по изображению слева направо и сверху вниз на один
пиксел. В результате на следующем шаге фильтр работает с окном, в
котором находятся не только элементы исходного изображения, но и
элементы, ранее подвергнутые преобразованию. Чем больше апертура,
тем сильнее усреднение. Самый простой вариант фильтрации — для
заданного размера апертуры вычислять среднее арифметическое зна-
чение всех пикселов апертуры вокруг центрального пиксела, которому
затем и присваивается полученное значение. Интересная модификация
этого метода была разработана де Хааном, который предложил брать
соседние пикселы не подряд, а через один или два пиксела. Утвер-
ждается, что при таком подходе подавляется низкочастотный шум,
который визуально более заметен, чем высокочастотный [3].
Медианный фильтр.
Данный способ основывается на нахожде-
нии медианы – среднего элемента, а не среднего арифметического
последовательности. Для этого элементы апертуры упорядочивают-
ся. Например, для апертуры
3
×
3
нужно упорядочить 9 точек. Затем
значение пятого элемента упорядоченной последовательности присва-
ивается центральному пикселу окна фильтра.
Сглаживание с помощью гауссиана
.
Дискретное гауссово ядро
сглаживания (апертуру фильтра) можно получить, построив массив
размером
(2
k
+ 1)
×
(2
k
+ 1)
,
значение элемента
(
i, j
)
которого:
H
ij
=
1
2
π∂
e
−
(
i
−
k
−
1)
2
+ (
j
−
k
−
1)
2
2
σ
!
,
где
σ
—
это среднеквадратическое отклонение гауссиана, параметр,
который задает степень размытия. Данное ядро сглаживания обра-
зует такое взвешенное среднее, для которого в центре ядра весовые
коэффициенты пикселов намного больше, чем на его границах. Мас-
ка фильтра такова, что центральный элемент маски имеет наиболь-
шее значение, он соответствует пику распределения Гаусса. Значения
остальных элементов уменьшаются по мере удаления от центрального
элемента, что происходит в соответствии с распределением Гаусса.
222
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
