Función de convolución
La función de convolución realiza el filtrado de los valores de píxel de una imagen, lo que se puede utilizar para aumentar su nitidez, difuminarla, detectar sus ejes u otros realces basados en el kernel.
Las entradas para esta función son las siguientes:
- Ráster de entrada
- Tipo
- Kernel
Tipos de filtro de convolución
Los filtros se utilizan para mejorar la calidad de la imagen de ráster al eliminar datos falsos o mejorar las entidades de los datos. Estos filtros de convolución se aplican a un kernel móvil o superpuesto (ventana o vecindad), como 3 por 3. Los filtros de convolución actúan calculando el valor del píxel en función de la ponderación de sus vecinos.
Hay varios tipos de filtros de convolución que puede seleccionar dentro de esta función. También puede especificar un tipo definido por el usuario y escribir sus propios valores de kernel.
Puede aplicar un filtro de mediana a la imagen especificando un peso de 1/9 para un kernel de 3 por 3, lo que da a cada píxel del kernel el mismo peso. Este filtro se puede utilizar para suavizar una imagen. Hay otros kernel que se pueden utilizar para aumentar la nitidez o mejorar los ejes. Puede combinar filtros para lograr resultados concretos. Por ejemplo, es posible que desee aplicar un filtro que quite manchas o suavice una imagen y, a continuación, aplicar otro que detecte ejes.
Para obtener unos resultados de visualización óptimos, quizás desee redimensionar el histograma para ajustar el contraste de la imagen o el brillo a fin de resaltar entidades.
Los siguientes ejemplos se aplican a una de estas dos imágenes:
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Filtros de detección de arista
Tipos de gradiente
Los filtros de gradiente se pueden utilizar para la detección de arista en incrementos de 45 grados.
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Gradiente este |
Un filtro de 3 por 3 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1 |
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Gradiente norte |
Un filtro de 3 por 3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 |
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Gradiente nordeste |
Un filtro de 3 por 3 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0 |
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Gradiente noroeste |
Un filtro de 3 por 3 -2 -1 0 -1 0 1 0 1 2 |
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Gradiente sur |
Un filtro de 3 por 3 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 |
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Gradiente oeste |
Un filtro de 3 por 3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 |
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Tipos Laplacian
Los filtros Laplacian se suelen utilizar para la detección de arista. Se suelen aplicar a una imagen que primero se ha suavizado para reducir su sensibilidad al ruido.
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Laplacian 3x3 |
Un filtro de 3 por 3 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 |
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Laplacian 5x5 |
Un filtro de 5 por 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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Tipos de detección de línea
Los filtros de detección de línea, como los filtros de gradiente, se pueden utilizar para realizar la detección de arista.
Es posible que consiga mejores resultados si aplica un algoritmo de suavizado antes de un algoritmo de detección de arista.
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Detección de línea horizontal |
Un filtro de 3 por 3 -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 -1 |
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Detección de línea diagonal izquierda |
Un filtro de 3 por 3 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2 |
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Detección de línea diagonal derecha |
Un filtro de 3 por 3 -1 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1 |
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Detección de línea vertical |
Un filtro de 3 por 3 -1 0 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 |
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Tipos Sobel
El filtro Sobel se utiliza para la detección de arista.
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Sobel horizontal |
Un filtro de 3 por 3 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 |
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Sobel vertical |
Un filtro de 3 por 3 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 |
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Filtros de nitidez y de suavizado
Tipos de nitidez
El filtro de nitidez (paso alto) acentúa la diferencia comparativa de los valores con sus vecinos. Un filtro de paso alto calcula la estadística de suma focal de cada celda de la entrada mediante una vecindad de kernel ponderada. Resalta los límites entre entidades (por ejemplo, donde una masa de agua se une al bosque), aumentando así la nitidez de los ejes entre objetos. El filtro de paso alto se conoce como un filtro de realce de arista. El kernel del filtro de paso alto identifica qué celdas se van a utilizar en la vecindad y cuánto se van a ponderar (multiplicar por).
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Nitidez |
Un filtro de 3 por 3 0 -0.25 0 -0.25 2 -0.25 0 -0.25 0 |
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Aumentar nitidez II |
Un filtro de 3 por 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 |
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Nitidez 3x3 |
Filtro de paso alto de 3 por 3 -1 -1 -1 -1 9 -1 -1 -1 -1 |
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Nitidez 5x5 |
Filtro de paso alto de 5 por 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 |
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Tipos de suavizado
Los filtros de suavizado (paso bajo) suavizan los datos al reducir la variación local y quitar el ruido. El filtro de paso bajo calcula la media (valor medio) de cada vecindad. El efecto es que los valores altos y bajos se promedian en cada vecindad, y se reducen los valores extremos en los datos.
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Media aritmética suave |
Un filtro de 3 por 3 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 |
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Suavizado 3x3 |
Filtro de paso bajo de 3 por 3 1 2 1 2 4 2 1 2 1 |
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Suavizado 5x5 |
Filtro de paso bajo de 5 por 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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Otros filtros
Tipo de punto extendido
La función de punto extendido refleja la distribución de la luz desde un origen de punto a través de una lente. Esto introducirá un efecto de difuminado ligero.
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Tipo |
Descripción |
Ejemplo | |
|---|---|---|---|
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Extensión de punto |
Un filtro de 3 por 3 -0.627 0.352 -0.627 0.352 2.923 0.352 -0.627 0.352 -0.627 |
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