Funzione Convoluzione

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

ParametroDescrizione

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:

Immagine in scala di grigi non filtrata
Immagine in scala di grigi non filtrata
Immagine a colori non filtrata
Immagine a colori non filtrata

Filtri di rilevamento bordo

Tipi di gradiente

I filtri gradiente possono essere utilizzati per il rilevamento bordo in incrementi di 45 gradi.

TipoDescrizioneEsempio

Gradiente est

Un filtro 3 per 3

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

Risultato gradiente est

Gradiente nord

Un filtro 3 per 3

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

Risultato gradiente nord

Gradiente nord-est

Un filtro 3 per 3

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

Risultato gradiente nord-est

Gradiente nord-ovest

Un filtro 3 per 3

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

Risultato gradiente nord-ovest

Gradiente sud

Un filtro 3 per 3

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

Risultato gradiente sud

Gradiente ovest

Un filtro 3 per 3

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

Risultato gradiente ovest

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.

TipoDescrizioneEsempio

Laplaciano 3x3

Un filtro 3 per 3

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

Risultato di Laplaciano 3x3

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

Risultato di Laplaciano 5x5

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.

TipoDescrizioneEsempio

Rilevamento riga - Orizzontale

Un filtro 3 per 3

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

Risultato del rilevamento linea orizzontale

Rilevamento riga - Diagonale sinistra

Un filtro 3 per 3

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

Risultato del rilevamento linea diagonale sinistra

Rilevamento riga - Diagonale destra

Un filtro 3 per 3

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

Risultato del rilevamento linea diagonale destra

Rilevamento riga - Verticale

Un filtro 3 per 3

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

Risultato del rilevamento linea verticale

Tipo Sobel

Un filtro Sobel viene utilizzato per il rilevamento bordo.

TipoDescrizioneEsempio

Sobel orizzontale

Un filtro 3 per 3

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

Risultato di Sobel orizzontale

Sobel verticale

Un filtro 3 per 3

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

Risultato di Sobel verticale

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).

TipoDescrizioneEsempio

Aumenta nitidezza

Un filtro 3 per 3

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

Risultato di Aumenta nitidezza

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

Risultato di Aumenta nitidezza II

Sharpening 3x3

Un filtro passa alto 3 per 3

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

Risultato di Nitidezza 3x3

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

Risultato di Nitidezza 5x5

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.

TipoDescrizioneEsempio

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

Risultato di Smussa media aritmetica

Smoothing 3x3

Un filtro passa passo 3 per 3

1  2  1
2  4  2
1  2  1

Risultato di Smussamento 3x3

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

Risultato di Smussamento 5x5

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.

TipoDescrizioneEsempio

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

Risultato di Distribuzione punti