هناك ثلاثة مجالات من معالجة الصور: التصفية وإعادة التشكيل واكتشاف الحواف، فالتصفية هي عملية تغير جودة الصورة التي يمكن ملاحظتها من حيث الدقة والتباين والضوضاء.
أبرز مجالات عمليات معالجة الصور الاشعاعية
- عادةً ما تتضمن التصفية تطبيق نفس العملية الحسابية أو عملية حسابية مشابهة عند كل بكسل في الصورة.
- على سبيل المثال، يقوم التصفية المكانية بتعديل شدة كل بكسل في الصورة، باستخدام بعض وظائف وحدات البكسل المجاورة.
- التصفية هي إحدى عمليات معالجة الصور الأولية.
- يؤدي حساب المتوسط على الحي الصغير إلى تقليل حجم الانقطاعات الشديدة في الصورة.
- إن التفاف الصورة الرقمية بمصفوفة من القيم الثابتة هو المكافئ المنفصل للالتفاف لدالة الصورة المستمرة مع وظيفة المستقيم.
- يعد الترشيح المتوسط مثالاً على عملية تجانس الصورة.
- يمكن أن يساعد تنعيم وإزالة الضوضاء عالية التردد المراقبين من البشر على فهم الصور الطبية.
- يعد التنعيم أيضًا خطوة وسيطة مهمة لخوارزميات تحليل الصور المتقدمة.
- تتضمن خوارزميات تحليل الصور الحديثة التحسين العددي وتتطلب حساب مشتقات الوظائف المشتقة من بيانات الصورة.
- يساعد التنعيم في جعل الحساب المشتق مستقرًا عدديًا.
- يقوم ما يسمى بفلتر التمرير المنخفض المثالي بقطع جميع الترددات فوق عتبة معينة في الصورة.
- من الناحية النظرية، يتم تحقيق نفس التأثير في مجال الصورة عن طريق الالتواء مع وظيفة سين 1-D يتم تدويرها حول الأصل.
- ومع ذلك، تفترض النظرية أن الصور هي وظائف دورية في مجال لانهائي.
- من الناحية العملية، فإن معظم الصور ليست دورية وينتج عن الالتواء باستخدام وظيفة الصدع المستدير حدوث خلل يسمى الرنين.
- عيب آخر لمرشح التمرير المنخفض المثالي هو التكلفة الحسابية والتي تعد مرتفعة جدًا مقارنة بالتصفية المتوسطة.
- مرشح Gaussian هو مرشح تمرير منخفض لا يتأثر بالتأثيرات الرنينية.
- في المجال المستمر، يتم تعريف مرشح Gaussian على أنه دالة كثافة الاحتمال العادية مع الانحراف المعياري σ والتي تم تدويرها حول الأصل في مساحة x y. رسميًا.
