Faltung (Funktion)
Mithilfe der Funktion "Faltung" können Sie die Pixelwerte in einem Bild filtern, wodurch ein Bild geschärft oder weichgezeichnet werden kann sowie Bildkanten erkannt oder andere Kernel-basierte Erweiterungen ausgeführt werden können.
Die Eingaben für diese Funktion sind Folgende:
- Eingabe-Raster
- Typ
- Kernel
Faltungsfiltertypen
Filter werden verwendet, um die Qualität eines Raster-Bilds durch das Entfernen von unkorrekten Daten oder durch die Erweiterung von Features in den Daten zu verbessern. Diese Faltungsfilter werden auf einen bewegten, überlappenden Kernel (Fenster oder Nachbarschaft) angewendet (z. B. 3 x 3). Die Funktion "Faltung" filtert Ihre Arbeit durch eine Berechnung des Pixelwertes auf Grundlage der Gewichtung seiner Nachbarn.
Innerhalb dieser Funktion können Sie zwischen einer Vielzahl von Faltungsfiltertypen wählen. Sie können auch einen benutzerdefinierten Typ angeben und eigene Kernel-Werte eingeben.
Sie können auf das Bild beispielsweise einen Medianwertfilter anwenden, indem Sie eine Gewichtung von 1/9 für einen Kernel von 3 x 3 angeben. Dadurch erhält jedes Pixel im Kernel dieselbe Gewichtung. Mit diesem Filter können Sie ein Bild glätten. Es gibt noch andere Kernels, mit denen Sie z. B. Kanten schärfen oder erweitern können. Sie können auch verschiedene Filter kombinieren, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Wenn Sie beispielsweise einen Filter anwenden möchten, der Flecken entfernt oder das Bild glättet, dann wenden Sie einen Filter an, der Kanten erkennt.
Wenden Sie für ein optimales Ergebnis eine Histogrammstreckung an, um den Kontrast oder die Helligkeit des Bildes anzupassen und Features hervorzuheben.
Die folgenden Beispiele werden auf eines dieser beiden Bilder angewendet:
Verlaufstypen
Verlaufsfilter können in 45-Grad-Schritten für die Kantenerkennung verwendet werden.
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Verlauf Ost |
Ein 3-x-3-Filter 1 0 1 2 0 -2 1 0 -1 |
|
|
Verlauf Nord |
Ein 3-x-3-Filter -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 |
|
|
Verlauf Nordost |
Ein 3-x-3-Filter 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0 |
|
|
Verlauf Nordwest |
Ein 3-x-3-Filter -2 -1 0 -1 0 1 0 1 2 |
|
|
Verlauf Süd |
Ein 3-x-3-Filter 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 |
|
|
Verlauf West |
Ein 3-x-3-Filter -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 |
|
Laplace-Typen
Für die Kantenerkennung werden oft Laplace-Filter verwendet. Sie werden meist auf ein Bild angewendet, das geglättet wurde, um zuerst seine Sensibilität auf Rauschen zu reduzieren.
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Laplace 3 x 3 |
Ein 3-x-3-Filter 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 |
|
|
Laplace 5 x 5 |
Ein 5-x-5-Filter 0 0 -1 0 0 1 -1 -2 -1 0 -1 -2 17 -2 -1 1 -1 -2 -1 0 1 0 -1 0 0 |
|
Typen von Linienerkennung
Linienerkennungsfilter, wie Verlaufsfilter, können verwendet werden, um eine Kantenerkennung durchzuführen.
Sie erzielen möglicherweise bessere Ergebnisse, wenn Sie vor einem Kantenerkennungsalgorithmus einen Glättungsalgorithmus anwenden.
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Linienerkennung, horizontal |
Ein 3-x-3-Filter -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 -1 |
|
|
Linienerkennung links, diagonal |
Ein 3-x-3-Filter 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2 |
|
|
Linienerkennung rechts, diagonal |
Ein 3-x-3-Filter -1 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1 |
|
|
Linienerkennung, vertikal |
Ein 3-x-3-Filter -1 0 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 |
|
Punktdehnungstypen
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Punktdehnung |
Ein 3-x-3-Filter -0.627 0.352 -0.627 0.352 2.923 0.352 -0.627 0.352 -0.627 |
|
Schärfentypen
Der Schärfungsfilter (Hochpassfilter) betont den relativen Unterschied zwischen den Werten und ihren Nachbarn. Ein Hochpassfilter berechnet mithilfe einer gewichteten Kernel-Nachbarschaft für jede Zelle der Eingabe die fokale Summenstatistik. Er stellt die Grenzen zwischen Features (z. B. einem Gewässer und einem angrenzenden Wald) dar und schärft so die Kanten zwischen Objekten. Der Hochpassfilter wird als Kantenerweiterungsfilter bezeichnet. Der Kernel des Hochpassfilters legt fest, welche Zellen in der Nachbarschaft verwendet und wie sie gewichtet werden sollen (durch Multiplizieren).
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Schärfen |
Ein 3-x-3-Filter 0 -0.25 0 -0.25 2 -0.25 0 -0.25 0 |
|
|
Schärfen II |
Ein 3-x-3-Filter -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 3 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 |
|
|
Sharpening 3 x 3 |
Ein Hochpassfilter, 3 x 3 -1 -1 -1 -1 9 -1 -1 -1 -1 |
|
|
Sharpening 5 x 5 |
Ein Hochpassfilter, 5 x 5 0 -1 -1 -1 0 -1 2 -4 2 -1 -1 -4 13 -4 -1 -1 2 -4 2 -1 0 -1 -1 -1 0 |
|
Typen von Glättungen
Glättungsfilter (Tiefpassfilter) glätten die Daten, indem sie lokale Variation reduzieren und Rauschen entfernen. Der Tiefpassfilter berechnet den Durchschnittswert (Mittelwert) für jede Nachbarschaft. Dadurch werden die hohen und niedrigen Werte in jeder Nachbarschaft gemittelt und so die extremen Werte in den Daten reduziert.
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Glatter, arithmetischer Mittelwert |
Ein 3-x-3-Filter 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 |
|
|
Glätten 3 x 3 |
Ein Tiefpassfilter, 3 x 3 1 2 1 2 4 2 1 2 1 |
|
|
Glätten 5 x 5 |
Ein Tiefpassfilter, 5 x 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 |
|
Sobel-Typen
Der Sobel-Filter wird für die Kantenerkennung verwendet.
Typ |
Beschreibung |
Beispiel | |
---|---|---|---|
Sobel, horizontal |
Ein 3-x-3-Filter -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 |
|
|
Sobel, vertical |
Ein 3-x-3-Filter -1 0 1 -2 0 0 -1 0 1 |
|