دالة الالتفاف—ArcGIS Online

متاح مع ArcGIS Image for ArcGIS Online.

تقوم دالة Convolution بتنفيذ تصفية قيم البكسل في صورة، ويمكن استخدامها لزيادة حدة أو تطبيق تأثير ضبابي على صورة أو اكتشاف الحدود ضمن صورة أو التحسينات الأخرى المستندة إلى نظام kernel. تُستخدم عوامل التصفية لتحسين جودة صورة البيانات النقطية بالتخلص من البيانات غير المنطقية أو تحسين المعالم في البيانات. تُطبق عوامل تصفية الالتفاف على نظام kernel متراكب أو متحرك (نافذة أو مجاورة)، مثل 3 في 3. تعمل عوامل تصفية الالتفاف بحساب قيمة البكسل على أساس ترجيحات المجاورات.

ملاحظات

يوجد عدد من أنواع عوامل تصفية الالتفاف التي يمكنك اختيارها في هذه الدالة. يمكنك أيضًا تحديد نوع معرف من قبل المستخدم وإدخال قيم kernel الخاصة بك.

للحصول على نتائج عرض مثالية، قد تحتاج إلى تطبيق امتداد مدرج تكراري لضبط تباين الصورة أو سطوعها للمساعدة على إبراز المعالم.

المعلمات


المعلمة	الوصف
البيانات النقطية	طبقة البيانات النقطية المدخلة.
النوع	حدد نوع التصفية التي ترغب في تنفيذها. هناك خيارات الحدة والتمويه واكتشاف الحواف، أو يمكنك تعريف عامل التصفية المستند إلى نظام kernel.
Kernel	يوضح هذا الجدول كيفية ترجيح كل بكسل في عملية التصفية. يمكن تحرير هذا الجدول إذا اخترت النوع المعرف من قبل المستخدم.

تعرف على المزيد عن كيفية عمل الالتفاف

في الجداول التالية، يتم تطبيق كل عامل تصفية على إحدى هاتين الصورتين:

صورة ملونة غير مصفاة — صورة ذات تدرج رمادي غير مصفاة

عوامل تصفية كشف الحافة

الأنواع المتدرجة

يمكن استخدام عوامل التصفية المتدرجة لكشف الحافة في الزيادات التي تبلغ 45 درجة.


النوع	الوصف	مثال
شرق متدرج	عامل تصفية 3×3 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1
شمال متدرج	عامل تصفية 3×3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1
شمال شرقي متدرج	عامل تصفية 3×3 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0
شمال غربي متدرج	عامل تصفية 3×3 -2 -1 0 -1 0 1 0 1 2
جنوب متدرج	عامل تصفية 3×3 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1
غرب متدرج	عامل تصفية 3×3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1

أنواع لابلاس

عادةً ما تستخدم عوامل تصفية لابلاس لكشف الحافة. غالبًا ما يتم تطبيقها على صورة تم تحسين تجانسها أولاً لتقليل حساسيتها للضوضاء.


النوع	الوصف	مثال
مرشح لابلاس 3×3	عامل تصفية 3×3 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
مرشح لابلاس 5×5	عامل تصفية 5×5 0 0 -1 0 0 0 -1 -2 -1 0 -1 -2 17 -2 -1 0 -1 -2 -1 0 0 0 -1 0 0

أنواع اكتشاف الخطوط

يمكن استخدام عوامل تصفية اكتشاف الخطوط، مثل عوامل التصفية المتدرجة، لإجراء كشف الحافة.

قد تحصل على نتائج أفضل إذا قمت بتطبيق خوارزمية تجانس قبل خوارزمية كشف الحافة.


النوع	الوصف	مثال
اتجاه خط أفقي	عامل تصفية 3×3 -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 -1
اتجاه خط شرط مائلة لليسار	عامل تصفية 3×3 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2
اتجاه خط شرط مائلة لليمين	عامل تصفية 3×3 -1 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1
اتجاه خط رأسي	عامل تصفية 3×3 -1 0 -1 -1 2 -1 -1 2 -1

أنواع سوبل

يُستخدم مرشح سوبل لكشف الحافة.


النوع	الوصف	مثال
معامل سوبل أفقي	عامل تصفية 3×3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1
معامل سوبل رأسي	عامل تصفية 3×3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1

عوامل تصفية زيادة الحدة والتجانس

أنواع زيادة الحدة

يبرز مرشح زيادة الحدة (التمرير العالي) الاختلاف المقارن بين القيم والقيم المجاورة لها. يحسب عامل التصفية عالي التمرير إحصائية المجموع البؤري لكل خلية من الإدخال باستخدام مجاورة kernel مُرجحة. إنه يبرز الحدود بين العناصر (على سبيل المثال، في الأماكن التي يلتقي فيها مسطح مائي بالغابة)، وبالتالي زيادة حدة الحواف بين الكائنات. يُشار إلى عامل التصفية عالي التمرير بعامل تصفية تحسين الحافة. تحدد نواة عامل التصفية عالي التمرير الخلايا التي يجب استخدامها في المجاورة ومقدار ترجيحها (ضربها في).


النوع	الوصف	مثال
حاد	عامل تصفية 3×3 0 -0.25 0 -0.25 2 -0.25 0 -0.25 0
حدة أكثر	عامل تصفية 3×3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25
دمج الصور 3×3	عامل تصفية عالي التمرير 3×3 -1 -1 -1 -1 9 -1 -1 -1 -1
دمج الصور 5×5	عامل تصفية عالي التمرير 5×5 -1 -3 -4 -3 -1 -3 0 6 0 -3 -4 6 21 6 -4 -3 0 6 0 -3 -1 -3 -4 -3 -1

أنواع التجانس

تعمل عوامل تصفية التجانس (منخفضة التمرير) على زيادة تجانس البيانات عن طريق تقليل التباين المحلي وإزالة الضوضاء. يحسب عامل التصفية منخفض التمرير متوسط القيمة لكل مجاورة. يتمثل التأثير في القيم العليا والدنيا ضمن كل منطقة مجاورة يتم حساب معدلها، ما يعمل على تخفيض أقصى قيم في البيانات.


النوع	الوصف	مثال
المتوسط الحسابي للتنعيم	عامل تصفية 3×3 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111
تنعيم 3×3	عامل تصفية منخفض التمرير 3×3 1 2 1 2 4 2 1 2 1
تنعيم 5×5	عامل تصفية منخفض التمرير 5×5 1 1 1 1 1 1 4 4 4 1 1 4 12 4 1 1 4 4 4 1 1 1 1 1 1