Kuvan konvoluutio on kuvankäsittelyn ja tietokonevisionin perustekniikka. Se tarkoittaa suodattimen tai ytimen soveltamista kuvassa ominaisuuksien poimimiseksi, yksityiskohtien parantamiseksi tai melun vähentämiseksi. Konvoluution käytännön toteutus on olennaista esimerkiksi reunan havaitsemisessa, teroituksessa ja ominaisuusuutossa.

Kuvan konvolution perusteet

Convolution sisältää liukumalla ytimen yli kuvan ja computing summa elementti-viisas kertolaskuja kussakin asennossa. Ytimen on pieni matriisi, joka määrittelee toiminnan, kuten havaitsemalla reunat tai tasoittaminen. Prosessi johtaa uusi kuva korostaa erityisiä ominaisuuksia perustuu ytimen käytetty.

Käytännön esimerkki: Edge Detection

Edge-tunnistus korostaa kuvan rajoja. Sobel-operaattori on tähän tarkoitukseen yhteinen ydin. Tämän ytimen soveltaminen edellyttää sen kytkemistä kuvan kanssa tuottaakseen kuvan, joka korostaa vaaka- tai pystyreunoja.

Esimerkiksi Sobel-ydin vaakasuuntaisten reunojen havaitsemiseen on:

[[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1] ] []

Konvolution tämän ytimen korostuu vaakasuuntaiset siirtymiä pikselivoimakkuudessa, jolloin reunat näkyvät.

Käytännön esimerkki: Kuvan teroitus

Teroitus parantaa yksityiskohtia kuvan sisällä. Yleinen ydin käytetään on laplacialainen suodatin. Muodostaa kuvan tämän ytimen korostaa alueita nopean intensiteetin muutos, jolloin kuva näyttää Crisper.

Laplacian ydin on tyypillisesti:

[ [[[0, -1, 0], [-1, 4, -1], [0, -1, 0] ] []

Tämän ytimen soveltaminen korostaa reunoja ja hienoja yksityiskohtia, jotka voidaan sitten lisätä alkuperäiseen kuvaan teroitustehosteiden varalta.

Tiivistelmä käytännön sovelluksista

  • Edgen havaitseminen
  • Kuvan teroitus
  • Melujen vähentäminen
  • Ominaisuuksien uutto
  • Tekstuurianalyysi