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La funzione Convoluzione applica un filtro basato sui valori dei pixel in un’immagine, che può essere utilizzato per eseguire lo sharpening o la sfocatura di un’immagine, rilevare gli edge all'interno di un’immagine o apportare altri miglioramenti basati sul kernel. I filtri vengono utilizzati per migliorare la qualità dell'immagine raster eliminando i dati spuri o migliorando le feature nei dati. I filtri di convoluzione vengono applicati su un kernel mobile sovrapposto (finestra o vicinanza), ad esempio 3 per 3. I filtri di convoluzione funzionano calcolando il valore del pixel in base ai pesi di quelli vicini.
Note
Questa funzione offre diversi tipi di convoluzione. È anche possibile specificare un tipo Definito dall'utente e inserire i propri valori kernel.
Per risultati ottimali, è possibile applicare un'estensione istogramma per regolare il contrasto o la luminosità dell'immagine in modo da evidenziare le feature.
Parametri
| Parametro | Descrizione |
|---|---|
Raster | Il raster layer di input. |
Tipo | Selezionare il tipo di filtro che si vuole eseguire. Sono disponibili opzioni di nitidezza, sfocatura e rilevamento margini, o è possibile definire il proprio filtro basato su kernel |
Kernel | Questa tabella mostra come ogni pixel verrà ponderato nel processo di filtraggio. Questa tabella può essere modificata se si sceglie Definito dall'utente come Tipo. |
Ulteriori informazioni sul funzionamento della convoluzione
Nelle tabelle seguenti, ogni filtro viene applicato a una di queste due immagini:
Filtri di rilevamento bordo
Tipi di gradiente
I filtri gradiente possono essere utilizzati per il rilevamento bordo in incrementi di 45 gradi.
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Gradiente est | Un filtro 3 per 3 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1 |
|
Gradiente nord | Un filtro 3 per 3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 |
|
Gradiente nord-est | Un filtro 3 per 3 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0 |
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Gradiente nord-ovest | Un filtro 3 per 3 -2 -1 0 -1 0 1 0 1 2 |
|
Gradiente sud | Un filtro 3 per 3 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 |
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Gradiente ovest | Un filtro 3 per 3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 |
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Tipi laplaciani
I filtri laplaciani vengono spesso utilizzati per il rilevamento bordo. Vengono spesso applicati a un’immagine che è stata prima smussata per ridurne la sensibilità ai disturbi.
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Laplaciano 3x3 | Un filtro 3 per 3 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 |
|
Laplaciano 5x5 | Un filtro 5 per 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 |
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Tipi di rilevamento linea
I filtri di rilevamento linea, come i filtri gradiente, possono essere utilizzati per il rilevamento bordo.
È possibile ottenere risultati migliori se si applica un algoritmo di smussamento prima di un algoritmo di rilevamento bordo.
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Rilevamento riga - Orizzontale | Un filtro 3 per 3 -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 -1 |
|
Rilevamento riga - Diagonale sinistra | Un filtro 3 per 3 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2 |
|
Rilevamento riga - Diagonale destra | Un filtro 3 per 3 -1 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1 |
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Rilevamento riga - Verticale | Un filtro 3 per 3 -1 0 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 |
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Tipo Sobel
Un filtro Sobel viene utilizzato per il rilevamento bordo.
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Sobel orizzontale | Un filtro 3 per 3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 |
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Sobel verticale | Un filtro 3 per 3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 |
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Filtri di nitidezza e smussamento
Tipi di nitidezza
Il filtro Nitidezza (passa alto) accentua la differenza comparativa dei valori rispetto ai vicini. Un filtro passa alto calcola la statistica di somma focale per ogni cella dell'input utilizzando una vicinanza di kernel pesata. Estrae i confini tra le feature (ad esempio in punti di incontro tra corpo d'acqua e foresta), rendendo così più nitidi i bordi tra gli oggetti. Il filtro passa alto viene detto filtro di miglioramento bordo. Il kernel del filtro passa alto identifica le celle da usare nelle vicinanze e quanto pesarle (il valore di moltiplicazione).
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Aumenta nitidezza | Un filtro 3 per 3 0 -0.25 0 -0.25 2 -0.25 0 -0.25 0 |
|
Aumenta ulteriormente nitidezza | Un filtro 3 per 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 |
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Sharpening 3x3 | Un filtro passa alto 3 per 3 -1 -1 -1 -1 9 -1 -1 -1 -1 |
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Nitidezza 5x5 | Filtro passa alto 5x5 -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 |
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Tipi di smussamento
I filtri di smussamento (passa alto) smussano i dati riducendo la variazione locale e rimuovendo il rumore. Il filtro passa basso calcola il valore medio di ogni vicinanza. L’effetto è che i valori alti e bassi in ogni quartiere sono mediamente ridotti, riducendo i valori estremi nei dati.
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Media aritmetica smooth | Un filtro 3 per 3 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 |
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Smoothing 3x3 | Un filtro passa passo 3 per 3 1 2 1 2 4 2 1 2 1 |
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Smussamento 5x5 | Filtro passa basso 5 per 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 |
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Altri filtri
Tipo di distribuzione punti
La funzione Distribuzione punti rappresenta la distribuzione della luce da un’origine punto attraverso una lente. Introduce un leggero effetto di sfocatura.
| Tipo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Distribuzione punti | Un filtro 3 per 3 -0.627 0.352 -0.627 0.352 2.923 0.352 -0.627 0.352 -0.627 |
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