Что такое граничные пиксели

Обновлено: 15.01.2025

Пиксель - это элементарный модуль изображения, находящегося в цифровом виде, не имеющий собственного линейного размера. Слово "Пиксель" это сокращение от picture element (элемент изображения). "Файлы цифровых изображений" (не путать с форматом файла) состоят из рядов пикселей, заполняющих высоту файла, таким образом создается двухмерное цифровое изображение с размерностью px*px.

Увидеть пиксель нельзя, можно увидеть только отображение информации пикселя устройством вывода. Если открыть в Adobe Photoshop вашу любимую картинку, и увеличить масштаб представления до 1600% вы увидите квадратные участки одного цвета, каждый из них сформирован видеокартой компьютера исходя из информации одного пикселя.

При масштабе просмотра 100% - информация каждого пикселя используется для формирования цвета на минимально возможном участке экрана монитора (размер этого участка зависит от выбранной размерности монитора в драйвере видеокарты: так называемое "разрешение монитора" - термин введённый в оборот переводчиками Windows вместо правильного "размерность") эти точки создают мозаику, которая сливается в непрерывный тон.

Пиксель - это не изображение - это информация о изображении.

Формат цифровых значений, пикселя зависят от модели представления цвета (bitmap, Grayscale, RGB, CMYK, Lab, LCH, и др.), разрядности (глубины) данных (1 бит, 8 бит, 16 бит, 32 бита). Например для битовой карты это -или 0 или 1, а для CMYK - информация представляет собой четыре цифры и каждая цифра может принимать значения от 0 до 100 (процент краски). Визуализацию этих значений производят драйверы устройств вывода.
В повседневной жизни пикселем называют всё достаточно "мелкое", которое формирует "нечто целое", например точки печати или, что гораздо чаще - точки изображения на экране монитора. Пиксель можно представить себе, например как на рисунке ниже: "нечто", несущее информацию о изображении в цифровом виде. :)

Еще одна аналогия - таблица Excel, ячейки которой заполнены цифрами от 0 до 255, одним числом в случае изображения в градациях серого, три числа будет содержать ячейка в случае RGB изображения, в комментарии такая таблица обязана содержать информацию о цветовом профиле, "глубине" цвета (разрядность данных -бит) - это позволит визуализировать информацию таблицы на мониторе, в коментарии так же нужна информация о разрешении - это позволит распечатать информацию.

Осознание постулата: Пиксель - это не изображение - это информация о изображении здорово поможет в освоении приемов коррекции изображения - все манипуляции с цифровым изображением производятся над инфомацией о изображении, а не с цветом и тоном изображения.

Прозрачность возможна в нескольких форматах графических файлов. Термин «прозрачность» используется разными людьми по-разному, но в простейшем случае это «полная прозрачность», то есть нечто совершенно невидимое. Только часть изображения должна быть полностью прозрачной, иначе ничего не будет видно. Более сложным является «частичная прозрачность» или «полупрозрачность», когда достигается эффект частичной прозрачности изображения так же, как и цветного стекла. Поскольку в конечном итоге печатная страница, экран компьютера или телевизора может быть только одного цвета, частичная прозрачность всегда моделируется на каком-то уровне путем смешивания цветов. Есть много разных способов смешивания цветов, поэтому в некоторых случаях прозрачность неоднозначна.

Кроме того, прозрачность часто является «дополнительной» для графического формата, и некоторые графические программы игнорируют прозрачность.

Форматы растровых файлов, поддерживающие прозрачность, включают GIF , PNG , BMP , TIFF , TGA и JPEG 2000 с использованием прозрачного цвета или альфа-канала .

Большинство векторных форматов неявно поддерживают прозрачность, потому что они просто не помещают какие-либо объекты в заданную точку. Сюда входят EPS и WMF . Для векторной графики это не может строго рассматриваться как прозрачность, но это требует того же тщательного программирования, что и прозрачность в растровых форматах.

Более сложные векторные форматы могут допускать комбинации прозрачности между элементами внутри изображения, а также указанное выше. Сюда входят SVG и PDF .

Подходящий редактор растровой графики показывает прозрачность с помощью специального рисунка, например рисунка в виде шахматной доски.

СОДЕРЖАНИЕ

Прозрачные пиксели

Это изображение имеет двоичную прозрачность (некоторые пиксели полностью прозрачны, другие полностью непрозрачны). Он может быть прозрачным на любом фоне, потому что он монохромный.

Один элемент цвета в палитре одного изображения GIF или PNG может быть определен как «прозрачный», а не как реальный цвет. Это означает, что, когда декодер встречает пиксель с этим значением, он отображается в цвете фона той части экрана, на которой размещено изображение, также если это изменяется пиксель за пикселем, как в случае фонового изображения .

изображение, не имеющее прямоугольной формы, может быть заполнено до требуемого прямоугольника с использованием прозрачного окружения; изображение может даже иметь дырочки (например, иметь форму кольца)
в отрывке текста специальному символу, для которого используется изображение, поскольку оно недоступно в наборе символов, может быть задан прозрачный фон, в результате чего будет получен соответствующий фон.

Прозрачный цвет следует выбирать осторожно, чтобы предметы, которые случайно оказались одного цвета, не исчезли.

Даже эта ограниченная форма прозрачности имеет неоднородную реализацию, хотя большинство популярных веб-браузеров способны отображать прозрачные изображения в формате GIF. Эта поддержка часто не распространяется на печать, особенно на печатающие устройства (например, PostScript ), которые не включают поддержку прозрачности в устройстве или драйвере. За пределами мира веб-браузеров прозрачные файлы GIF практически не поддерживаются.

Граничные ограничения прозрачных пикселей

Это изображение имеет двоичную прозрачность. Однако это оттенки серого со сглаживанием , поэтому он хорошо смотрится только на белом фоне. При установке на другом фоне может возникнуть эффект "ореолов" из-за оттенков серого.

Края символов и других изображений с прозрачным фоном не должны иметь оттенков серого : они обычно используются для промежуточных цветов между цветом буквы / изображения и цветом фона, обычно оттенки серого являются промежуточными между черной буквой и белый фон. Однако, например, с красным фоном промежуточные цвета будут темно-красными. Пиксели с серыми краями дадут уродливый и нечеткий результат. Для переменного цвета фона нет подходящих фиксированных промежуточных цветов.

Частичная прозрачность по альфа-каналам

Это изображение имеет частичную прозрачность (254 возможных уровня прозрачности между полностью прозрачным и полностью непрозрачным). Он может быть прозрачным на любом фоне, несмотря на сглаживание.

Некоторые форматы изображений, такие как PNG и TIFF, также допускают частичную прозрачность через альфа-канал, что решает проблему ограничения границ. Вместо того, чтобы каждый пиксель был прозрачным или непрозрачным, для него можно установить 254 уровня частичной прозрачности, что позволяет некоторой части фонового изображения отображаться через изображение переднего плана.

В основном частичная прозрачность используется для создания «мягких краев» графики, чтобы они сливались с фоном. Смотрите также монохромный или с оттенками серого и сглаживание . Частичная прозрачность также может использоваться, чтобы сделать изображение менее заметным, например водяной знак или другой логотип; или сделать что-то прозрачное, например привидение в видеоигре. Анимация альфа-канала в программе редактирования изображений может обеспечить плавные переходы между разными изображениями.

Процесс объединения частично прозрачного цвета с его фоном («композитинг») часто не определен, и результаты могут быть не во всех случаях одинаковыми. Например, если используется цветокоррекция, следует ли комбинировать цвета до или после цветокоррекции?

Это показывает, как будут выглядеть приведенные выше изображения, например, при их редактировании. Серый и белый узор в клетку будет преобразован в прозрачность.

Прозрачность по обтравочному контуру

Альтернативный подход к полной прозрачности - использование обтравочного контура . Обтравочный контур - это просто форма или контур, который используется вместе с другой графикой. Все, что находится внутри пути, видно, а все, что находится за пределами пути, невидимо. Путь по своей природе является векторным, но потенциально может использоваться для маскировки как векторных, так и растровых данных. В основном контуры обрезки используются в файлах PostScript.

Составление расчетов

В то время как некоторые спецификации прозрачности расплывчаты, другие могут содержать математические подробности того, как должны быть составлены два цвета. Это довольно простой пример того, как вычисления композиции могут работать, могут давать ожидаемые результаты, а также могут преподносить сюрпризы.

В этом примере необходимо совместить два оттенка серого. Значениями оттенков серого считаются числа от 0,0 (белый) до 1,0 (черный). Подчеркну: это только одно из возможных правил прозрачности. Если вы работаете с прозрачностью, проверьте правила, которые используются в вашей ситуации.

Цвет в точке, где должны сочетаться цвета G1 и G2, равен ( G1 + G2 ) / 2 . Вот некоторые последствия этого:

Если цвета равны, результат будет того же цвета, потому что ( G1 + G1 ) /2 = G1 .
Если один цвет (G1) белый (0,0), результат будет G2 / 2 . Это всегда будет меньше любого ненулевого значения G2, поэтому результат будет белее, чем G2. (Это легко изменить в случае, когда G2 белый).
Если один цвет (G1) черный (1.0), результат будет ( G2 + 1 ) / 2 . Это всегда будет больше, чем G2, поэтому результат будет чернее, чем G2.
Формула коммутативна, поскольку ( G1 + G2 ) / 2 = ( G2 + G1 ) / 2 . Это означает, что не имеет значения, в каком порядке смешиваются две графики, т.е. какая из двух находится наверху, а какая внизу.
Формула неассоциативна, так как

Это важно, поскольку это означает, что при объединении трех или более объектов с этим правилом прозрачности окончательный цвет во многом зависит от порядка выполнения вычислений.

Хотя формула проста, она может быть не идеальной. Человеческое восприятие яркости не является линейным - мы не обязательно считаем, что значение серого 0,5 находится на полпути между черным и белым. Такие детали могут не иметь значения, когда прозрачность используется только для смягчения краев, но в более сложных проектах это может иметь значение. Большинству людей, серьезно работающих с прозрачностью, нужно будет увидеть результаты, и они могут поиграть с цветами или (где возможно) с алгоритмом, чтобы получить нужные им результаты.

Эту формулу можно легко обобщить для цвета RGB или CMYK , применив формулу к каждому каналу отдельно. Например, финал red = ( R1 + R2 ) / 2 . Но его нельзя применить ко всем цветовым моделям. Например, цвет Lab даст удивительные результаты.

Альтернативная модель состоит в том, что в каждой точке каждого элемента, который должен быть объединен для обеспечения прозрачности, есть связанный цвет и непрозрачность от 0 до 1. Для каждого цветового канала вы можете работать с этой моделью: если канал с интенсивностью G2 и непрозрачностью T2 перекрывает канал с интенсивностью G1 и непрозрачностью T1 результатом будет канал с такой же интенсивностью (1 - T2) * G1 + G2 и непрозрачностью 1 - (1 - T2) * (1 - T1) . Перед композицией каждый канал должен быть умножен на соответствующее значение альфа-канала (так называемый предварительно умноженный альфа-канал ). В спецификации файла SVG используется этот тип смешивания, и это одна из моделей, которые можно использовать в PDF.

Прозрачность в PDF

Начиная с версии 1.4 стандарта PDF ( Adobe Acrobat версии 5), поддерживается прозрачность (включая полупрозрачность). Прозрачность в файлах PDF позволяет создателям достигать различных эффектов, включая добавление теней к объектам, создание полупрозрачных объектов и слияние объектов друг с другом или с текстом. PDF поддерживает множество различных режимов наложения, а не только наиболее распространенный метод усреднения, а правила наложения множества перекрывающихся объектов позволяют выбирать (например, смешивается ли группа объектов перед смешиванием с фоном или каждый объект по очереди смешивается на задний план).

Прозрачность PDF - это очень сложная модель, ее исходная спецификация Adobe содержит более 100 страниц. Ключевым источником сложности является то, что смешивание объектов с разными цветовыми пространствами может быть сложным и подверженным ошибкам, а также вызывать проблемы совместимости . Прозрачность в PDF была разработана так, чтобы не вызывать ошибок в программах просмотра PDF, которые ее не понимали - они просто отображали все элементы как полностью непрозрачные. Однако это был обоюдоострый меч, поскольку пользователи старых программ просмотра, принтеров PDF и т. Д. Могли видеть или распечатывать что-то совершенно отличное от исходного дизайна.

Тот факт, что модель прозрачности PDF настолько сложна, означает, что она плохо поддерживается. Это означает, что RIP и принтеры часто имеют проблемы с печатью PDF-файлов с прозрачностью. Решением этой проблемы является либо растрирование изображения, либо применение к PDF-файлу сглаживания векторной прозрачности. Однако выравнивание векторной прозрачности чрезвычайно сложно и поддерживается только несколькими специализированными пакетами.

Прозрачность в PostScript

Язык PostScript имеет ограниченную поддержку полной (а не частичной) прозрачности в зависимости от уровня PostScript. Частичная прозрачность доступна с расширением pdfmark, доступным во многих реализациях PostScript.

1-й уровень

PostScript уровня 1 обеспечивает прозрачность двумя способами:

Однобитовое (монохромное) изображение можно рассматривать как маску. В этом случае 1-биты могут быть окрашены в любой единственный цвет, а 0-биты вообще не окрашены. Этот метод нельзя распространить на более чем один цвет или векторные фигуры.
Можно определить пути отсечения. Они ограничивают видимую часть всей последующей графики. Это можно использовать для любого типа графики, однако на уровне 1 максимальное количество узлов в пути часто было ограничено до 1500, поэтому сложные пути (например, обрезка вокруг волос на фотографии головы человека) часто терпели неудачу.

Уровень 2

PostScript уровня 2 не добавляет специальных функций прозрачности. Однако с помощью шаблонов произвольную графику можно нарисовать через маски, определяемые любыми векторными или текстовыми операциями. Однако это сложно реализовать. Кроме того, это слишком часто достигало пределов реализации, и очень немногие прикладные программы когда-либо предлагали эту технику.

Уровень 3

PostScript уровня 3 добавляет дополнительную опцию прозрачности для любого растрового изображения. Может быть применен прозрачный цвет или диапазон цветов; или отдельная 1-битная маска может использоваться для предоставления альфа-канала.

Инкапсулированный PostScript

Файлы EPS содержат PostScript, который может быть уровня 1, 2 или 3 и может использовать указанные выше функции. Более тонкая проблема возникает с предварительным просмотром файлов EPS, которые обычно используются для отображения представления файла EPS на экране. Существуют эффективные методы настройки прозрачности в предварительном просмотре. Например, предварительный просмотр TIFF может использовать альфа-канал TIFF. Однако многие приложения не используют эту информацию о прозрачности и поэтому отображают предварительный просмотр в виде прямоугольника. Полупатентованный метод, впервые примененный в Photoshop и принятый рядом приложений допечатной подготовки, заключается в том, чтобы сохранить путь обрезки в стандартном месте EPS и использовать его для отображения.

Кроме того, некоторые программы, которые генерируют предварительный просмотр EPS, будут генерировать информацию о прозрачности в предварительном просмотре.

Некоторые программы пытались обойти эту проблему , рассматривая все белые в окне предварительного просмотра , как прозрачные, но это слишком проблематично , в тех случаях , когда некоторые белые являются не прозрачными.

В последнее время стали появляться приложения, которые полностью игнорируют предварительный просмотр; поэтому они получают информацию о том, какие части предварительного просмотра нужно рисовать, интерпретируя PostScript.

Полностью сверточные (глубоко нейронные) сети, или FCN, обычно используются для задач компьютерного зрения, таких как семантическая сегментация, суперразрешение и т. Д. Одним из их лучших свойств является то, что они применимы к входным данным любого размера, например изображениям различные размеры. Однако работа этих сетей на крупномасштабных входах, таких как изображения с высоким разрешением или видео, может быть исчерпывающей с точки зрения потребления памяти графическим процессором. В этом посте я представлю простой метод, чтобы смягчить эту проблему. Предложенный алгоритм уменьшает использование памяти графическим процессором только до 3–30%.

Полностью сверточная сеть (отныне: FCN) - это сеть, состоящая только из сверточных слоев. Если вы не знакомы со сверточными слоями,Вотруководство для начинающих Для простоты в этом посте мы сосредоточимся на изображениях, но то же самое относится и к видео или другим типам данных.

Полностью сверточная сеть для сегментации. ввод и вывод изображений изБлог разработчиков Nvidia

Для многих задач обработки изображений естественно требовать, чтобы входные и выходные изображения имели одинаковый размер. Этого можно достичь, используя FCN с надлежащим заполнением ("То же самое" в TensorFlow). Поскольку это стандартная процедура, теперь мы будем считать, что она имеет место.

При такой архитектуре каждый пиксель из выходного изображения является результатом вычисления соответствующего патча во входном изображении.

Размер этого патча называется рецептивным полем (RF) сети.

Это ключевой момент. Скоро мы увидим, как алгоритм использует это свойство.

FCN с одним слоем: свертка 3х3. каждый выходной пиксель соответствует3x3патч во входном изображении FCN с 2 слоями: каждый имеет свертку 3х3. каждый выходной пиксель соответствует5x5патч во входном изображении

Выше мы можем видеть иллюстрации FCN с одним (вверху) и двумя (внизу) 3х3 конвос слоями. В случае одного слоя (вверху) синий выходной пиксель справа является результатом вычисления над синим входным патчем слева. Когда есть два слоя (внизу), у нас есть карта объектов между входом и выходом. Каждый зеленый пиксель на карте объектов (в середине) является результатом расчета для зеленого входного патча 3х3 (слева), как в случае с одним слоем. Точно так же каждый синий выходной пиксель (справа) является результатом вычисления по синему патчу карты характеристик 3x3 (в середине), который начинается с синего патча ввода 5x5 (слева).

Как упоминалось ранее, теоретически мы могли бы применить сеть к любому входному размеру. Однако на практике вычисление прямого прохода по сети требует хранения в памяти огромных карт характеристик, которые исчерпывают ресурсы графического процессора.
Я столкнулся с этим ограничением во время моего исследования видео и трехмерных изображений. Сеть просто не будет работать на наших модных графических процессорах NVIDIA v100, что привело меня к разработке этого решения.

Традиционные CNN заканчиваются полностью связанными слоями. Следовательно, каждый выходной пиксель является результатом вычисления по всему входному сигналу. Это не относится к FCN. Как мы видели, только один патч размером с рецептивное поле от входа влияет на один выходной пиксель. В результате для вычисления одного выходного пикселя нет необходимости хранить всю карту объектов в памяти!

Мы можем вычислять небольшие порции выходных значений одновременно, пропуская только необходимые пиксели из входных данных. Это значительно уменьшает использование памяти графическим процессором!

Давайте посмотрим на следующий пример:
Наш вход - изображение размером 28x28, как показано ниже. Из-за ограничений памяти мы можем проходить через наши сетевые патчи размером до 12х12. Наивный подход заключался бы в вводе патчей 12x12 из исходного ввода (контуры на рисунке ниже) и использовании выходных патчей 12x12 для создания выходного изображения 28x28.

Каждый выходной пиксель является результатом различных патчей, проходящих через сеть. Например, оранжевые пиксели являются результатом прохождения оранжевого патча 12x12.

К сожалению, этот метод не даст эквивалентного результата для передачи всего ввода 28x28 вместе. Причина - граничные эффекты.

Чтобы понять проблему, давайте взглянем на красный пиксель, отмеченный на следующем изображении. Окружающий красный квадрат представляет восприимчивое поле размером 5x5 в этом случае и охватывает синие и оранжевые пятна. Чтобы правильно вычислить красный выходной пиксель, нам нужно одновременно рассчитать по синему и оранжевому пикселям. Поэтому, если мы будем запускать синий и оранжевый патчи отдельно, как в наивном подходе, у нас не будет необходимых пикселей для точного вычисления его значения. Понятно, нам нужен другой путь

Красный - граничный пиксель и восприимчивое поле вокруг него

Так как мы можем сделать это правильно? Мы можем использоватьперекрытиепатчи, так что каждый патч 5x5 будет включен в один из патчей 12x12, проходящих через сеть. Величина перекрытия должна быть на 1 пиксель меньше, чем у рецептивного поля (RF -1). В нашем примере восприимчивое поле RF = 5, поэтому нам нужно перекрытие 4 пикселя. Анимация ниже демонстрирует, как различные патчи изображения могут передаваться по сети с заданным ограничением. Это показывает, что каждый 12x12 входной патч (контур) вносит вклад в меньшее количество пикселей на выходе (заполненный). Например, контур синего квадрата больше, чем область, заполненная синими пикселями.

Перекрывающиеся патчи. Например, оранжевые пиксели являются результатом прохождения оранжевого патча 12x12.

Возвращаясь к нашему отмеченному красному пикселю. Теперь, как показано на следующем рисунке, благодаря перекрытиям его можно правильно рассчитать. Его патч 5х5 полностью включен в оранжевый патч 12х12 (контур)

Фактически, каждый пиксель имеет патч 12x12, который содержит окружение размера рецептивного поля,Таким образом, мы обеспечиваем эквивалентные результаты для запуска всего изображения 28x28 вместе.

красный - граничный пиксель и воспринимающее поле вокруг него

В таблице ниже представлены результаты некоторых экспериментов, касающихся использования памяти графическим процессором и времени выполнения. Как и было обещано, потребление памяти значительно снижается!

Примечание. Хотя время выполнения для каждого изображения медленнее, с помощью этого метода мы можем передавать несколько изображений параллельно и, следовательно,сэкономить время, Например, в 3-й строке, используя этот алгоритм, мы можем запустить одновременно 13 изображений, и это займет столько же времени, сколько и запуск только 6 изображений прямым методом.

с патчем по алгоритму патча использование памяти GPU снижено на 67% -97% по сравнению со стандартным методом

Эксперименты проводились на графическом процессоре NVIDIA Tesla K80.

Спасибо Бену Файнштейну, Инне Гриджневич, Авиву Нетаньяху иАйелет Сапирштейн

Линейные фильтры – семейство самых простых фильтров изображений с точки зрения математического описания [6]. Предположим, что имеется полутоновое изображение . Тогда любой линейный фильтр определяется вещественнозначной функцией , заданной на растре. Данная функция называется ядром фильтра, а операция фильтрации выполняется посредством вычисления дискретной свертки:

Как правило, ядро фильтра применяется к некоторой окрестности 0 точки, поэтому пределы изменения индексов и определяются выбранной формой и размером окрестности. Данная окрестность в некоторых источниках называется шаблоном или апертурой. В процессе вычисления свертки выполняется проход по пикселям всего изображения, шаблон накладывается на каждый текущий пиксель посредством совмещения пикселя с конкретной точкой шаблона – ведущей позицией шаблона, после чего вычисляется свертка. Необходимо отдельно обратить внимание на ситуацию, когда текущий пиксель находится на границе изображения. Указанную проблему можно решить несколькими способами:

Обрезать края, т.е. не проводить фильтрацию для всех граничных пикселей, на которые невозможно наложить шаблон без выхода за пределы изображения.
Не учитывать в процессе суммирования пиксель, который реально не существует.
Доопределить окрестности граничных пикселей посредством экстраполяции (например, простым дублированием граничных пикселей).
Доопределить окрестности граничных пикселей посредством зеркального отражения, т.е. завернуть изображение в тор.

Выбор решения во многом зависит от приложения, так например, зеркальное отражение на практике не совсем естественный способ.

Для вычисления сверток в библиотеке OpenCV присутствует функция filter2D .

Рассмотрим подробнее параметры приведенной функции.

src – исходное изображение.
dst – свертка. Имеет такое же количество каналов и глубину, что и исходное изображение.
ddepth – глубина результирующего изображения. Если на вход функции передано отрицательное значение, то глубина совпадает с глубиной входного изображения.
kernel – ядро свертки, одноканальная вещественная матрица.
anchor – ведущая позиция ядра. По умолчанию принимает значение (-1,-1), которое означает, что ведущая позиция расположена в центре ядра.
delta – константа, которая может быть добавлена к значению интенсивности после фильтрации перед непосредственной записью результата.
borderType – параметр, определяющий метод дополнения границы, чтобы можно было применять фильтр к граничным пикселям исходного изображения. Принимает любое значение вида BORDER_* за исключением BORDER_TRANSPARENT и BORDER_ISOLATED .

Функция обеспечивает применение произвольного линейного фильтра с ядром kernel к изображению src . Результат фильтрации записывается в массив dst . Если апертура выходит за пределы изображения, то граничные пиксели дополняются в соответствии с методом, указанным в borderType . Новое значение интенсивности пикселя вычисляется по формуле:

$dst(x,y)=\sum_<0\leq x$

В случае многоканального изображения ядро применяется к каждому каналу в отдельности.

Ниже приведен пример использования функции filter2D . Представленная программа обеспечивает загрузку изображения и применение линейного фильтра с вещественным ядром, заданным константой kernel . Также выполняется отображение исходного и результирующего изображений.

Далее на рисунке показан результат работы приведенной программы (рис. 7.1, справа). Очевидно, что применение фильтра с ядром, зафиксированным в программной коде (выделено полужирным), привело к уменьшению контраста исходного тестового изображения (рис. 7.1, слева).

Отметим, что в случае больших ядер (размера порядка 11x11 пикселей) для вычисления свертки используется быстрое преобразование Фурье, в случае небольших ядер – прямой алгоритм. Также если ядро сепарабельное, т.е. может быть представлено в виде пары ядер, которые могут быть последовательно применены к строкам и столбцам изображения в отдельности, то предусмотрена более эффективная реализация линейного фильтра с использованием функции sepFilter2D . При вызове данная функция требует явного указания двух одномерных ядер rowKernel и columnKernel .

Читайте также: