دالة الالتفاف

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

المعلمةالوصف

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 ذات تدرج رمادي غير مصفاة
صورة ذات تدرج رمادي غير مصفاة
صورة ملونة غير مصفاة
صورة ملونة غير مصفاة

عوامل تصفية كشف الحافة

الأنواع المتدرجة

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

النوعالوصفمثال

شرق متدرج

عامل تصفية 3×3

 1  0 -1
 2  0 -2
 1  0 -1

نتيجة الشرق المتدرج

شمال متدرج

عامل تصفية 3×3

 -1 -2 -1
  0  0  0
  1  2  1

نتيجة الشمال المتدرج

شمال شرقي متدرج

عامل تصفية 3×3

 0 -1 -2
 1  0 -1
 2  1  0

نتيجة التدرج الشمالي الشرقي

شمال غربي متدرج

عامل تصفية 3×3

 -2 -1  0
 -1  0  1
  0  1  2

نتيجة التدرج الشمالي الغربي

جنوب متدرج

عامل تصفية 3×3

  1  2  1
  0  0  0 
 -1 -2 -1

نتائج الجنوب المتدرج

غرب متدرج

عامل تصفية 3×3

 -1  0  1
 -2  0  2
 -1  0  1

نتيجة الجنوب المتدرج

أنواع لابلاس

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

النوعالوصفمثال

مرشح لابلاس 3×3

عامل تصفية 3×3

 0 -1  0
-1  4 -1
 0 -1  0

نتيجة لابلاس 3×3

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

نتيجة لابلاس 5×5

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.

النوعالوصفمثال

اتجاه خط أفقي

عامل تصفية 3×3

-1 -1 -1
 2  2  2 
-1 -1 -1

نتيجة اكتشاف الخط الأفقي

اتجاه خط شرط مائلة لليسار

عامل تصفية 3×3

 2 -1 -1
-1  2 -1
-1 -1  2

نتيجة اكتشاف الخط القطري الأيسر

اتجاه خط شرط مائلة لليمين

عامل تصفية 3×3

-1 -1  2 
-1  2 -1
 2 -1 -1

نتيجة اكتشاف الخط القطري الأيمن

اتجاه خط رأسي

عامل تصفية 3×3

-1  0 -1 
-1  2 -1 
-1  2 -1

نتيجة اكتشاف الخط الرأسي

أنواع سوبل

يُستخدم مرشح سوبل لكشف الحافة.

النوعالوصفمثال

معامل سوبل أفقي

عامل تصفية 3×3

-1 -2 -1
 0  0  0
 1  2  1

نتيجة سوبل الأفقية

معامل سوبل رأسي

عامل تصفية 3×3

-1  0  1 
-2  0  2 
-1  0  1

نتيجة سوبل الرأسية

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).

النوعالوصفمثال

حاد

عامل تصفية 3×3

  0    -0.25    0
-0.25    2    -0.25
  0    -0.25    0

نتيجة زيادة الحدة

حدة أكثر

عامل تصفية 3×3

-0.25 -0.25 -0.25 
-0.25  3    -0.25 
-0.25 -0.25 -0.25

نتيجة زيادة الحدة 2

دمج الصور 3×3

عامل تصفية عالي التمرير 3×3

-1 -1 -1 
-1  9 -1 
-1 -1 -1

نتيجة زيادة الحدة 3×3

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

نتيجة زيادة الحدة 5×5

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.

النوعالوصفمثال

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

نتيجة المتوسط الحسابي للتجانس

تنعيم 3×3

عامل تصفية منخفض التمرير 3×3

1  2  1
2  4  2
1  2  1

نتيجة التجانس 3×3

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

نتيجة التجانس 5×5

عوامل تصفية أخرى

نوع نشر النقطة

ترسُم دالة انتشار النقطة توزيع الإضاءة من مصدر نقطة عبر عدسة. ويقدم ذلك تأثيرًا ضبابيًا خفيفًا.

النوعالوصفمثال

انتشار نقطة

عامل تصفية 3×3

-0.627  0.352 -0.627
 0.352  2.923  0.352
-0.627  0.352 -0.627

نتيجة نشر النقطة