pnmnlfilt - Online în cloud

PROGRAM:

NUME

pnmnlfilt - filtre neliniare: netedă, medie alfa trim, netezire optimă a estimării,
sporirea marginilor.

REZUMAT

pnmnlfilt alfa rază [pnmfile]

DESCRIERE

pnmnlfilt produce o imagine de ieșire în care pixelii sunt un rezumat al mai multor pixeli din apropiere
locația corespunzătoare într-o imagine de intrare.

Acest program funcționează pe fluxuri cu mai multe imagini.

Acesta este ceva asemănător cu un filtru de cuțit elvețian. Are 3 moduri de operare distincte. In toate
a modurilor fiecare pixel din imagine este examinat și procesat în funcție de acesta și de acesta
valorile pixelilor din jur. În loc să folosiți cei 9 pixeli într-un bloc de 3x3, 7 zone hexagonale
se prelevează probe, dimensiunea hexagoanelor fiind controlată de parametrul rază. A
valoarea razei de 0.3333 înseamnă că cele 7 hexagoane se potrivesc exact în pixelul central (de ex.
nu va exista efect de filtrare). O valoare a razei de 1.0 înseamnă că cele 7 hexagoane
se potrivește exact unei matrice de 3x3 pixeli.

Alfa tuns însemna filtru. (0.0 <= alfa <= 0.5)

Valoarea pixelului central va fi înlocuită cu media celor 7 valori hexagonale, dar
cele 7 valori sunt sortate după dimensiune, iar porțiunea alfa de sus și de jos a celor 7 sunt excluse
din medie. Aceasta implică faptul că o valoare alfa de 0.0 oferă același tip de ieșire ca a
convoluția normală (adică filtru de mediere sau de netezire), unde raza va determina
„tăria” filtrului. O valoare bună de la care să începeți pentru filtrarea subtilă este alpha = 0.0,
rază = 0.55 Pentru un efect mai flagrant, încercați alfa 0.0 și rază 1.0

O valoare alfa de 0.5 va face ca valoarea mediană a celor 7 hexagoane să fie utilizată pentru a înlocui
valoarea pixelului central. Acest tip de filtru este bun pentru a elimina „pop” sau un singur pixel
zgomotul dintr-o imagine fără a răspândi zgomotul sau a păta caracteristicile pe imagine.
Utilizarea judicioasă a parametrului de rază va regla fin filtrarea. Valori intermediare ale
alpha oferă efecte undeva între netezire și reducerea zgomotului „pop”. Pentru subtil
Filtrarea încercați să începeți cu valori de alfa = 0.4, rază = 0.6 Pentru un efect mai flagrant
încercați alfa = 0.5, raza = 1.0

Optimal evaluare netezire. (1.0 <= alfa <= 2.0)

Acest tip de filtru aplică un filtru de netezire adaptiv asupra imaginii. Pentru fiecare pixel
se calculează varianța valorilor hexagonului din jur și cantitatea de netezire
se face invers proporţional cu acesta. Ideea este că dacă varianța este mică, atunci este
din cauza zgomotului din imagine, în timp ce dacă variația este mare, este din cauza imaginii „dorite”.
Caracteristici. Ca de obicei, parametrul de rază controlează raza efectivă, dar probabil
este recomandabil să lăsați raza între 0.8 și 1.0 pentru ca calculul varianței să fie
plin de înțeles. Parametrul alfa stabilește pragul de zgomot, peste care va fi o netezire mai mică
fi realizat. Aceasta înseamnă că valorile mici ale alfa vor oferi cea mai subtilă filtrare
efect, în timp ce valorile mari vor tinde să netezi toate părțile imaginii. Ai putea începe
cu valori precum alfa = 1.2, raza = 1.0 și încercați să creșteți sau să micșorați alfa
parametru pentru a obține efectul dorit. Acest tip de filtru este cel mai bun pentru filtrare
zgomot de dithering atât în ​​imagini bitmap, cât și în imagini color.

Margine sporire. (-0.1 >= alfa >= -0.9)

Acesta este tipul opus de filtru filtrului de netezire. Îmbunătățește marginile. Alfa
parametrul controlează cantitatea de îmbunătățire a marginilor, de la subtil (-0.1) la flagrant (-0.9).
Parametrul de rază controlează raza efectivă ca de obicei, dar valorile utile sunt între
0.5 și 0.9. Încercați să începeți cu valori de alfa = 0.3, rază = 0.8

Combinație utilizaţi.

Diversele moduri de pnmnlfilt poate fi folosit unul după altul pentru a obține rezultatul dorit.
De exemplu, pentru a transforma o imagine ditherată monocromă într-o imagine în tonuri de gri, puteți încerca una
sau două treceri ale filtrului de netezire, urmate de o trecere a estimării optime
filtru, apoi o îmbunătățire subtilă a marginilor. Rețineți că utilizarea îmbunătățirii marginilor este probabilă
pentru a fi util după unul dintre filtrele neliniare (media tăiată alfa sau estimarea optimă
filtru), deoarece îmbunătățirea marginilor este direct opusul netezirii.

Pentru reducerea zgomotului de cuantificare a culorilor în imagini (adică transformarea fișierelor .gif înapoi în 24 de biți
fișiere) puteți încerca o trecere a filtrului de estimare optimă (alfa 1.2, rază 1.0), o
trecerea filtrului median (alfa 0.5, raza 0.55) și, eventual, o trecere a marginii
filtru de îmbunătățire. Mai multe treceri ale filtrului de estimare optimă cu alfa în scădere
valorile sunt mai eficiente decât o singură trecere cu o valoare alfa mare. Ca de obicei, există
un compromis între eficacitatea filtrării și pierderea detaliilor. Experimentarea este
încurajat.

Referinte:

Filtrul mediu decupat alfa se bazează pe descrierea din IEEE CG&A Mai 1990 Pagina 23 de
Mark E. Lee și Richard A. Redner și a fost îmbunătățit pentru a permite continuu alfa
ajustare.

Filtrul optim de estimare este preluat dintr-un articol „Convertirea imaginilor ditherate înapoi la
Grey Scale” de Allen Stenger, Dr Dobb's Journal, noiembrie 1992, și acest articol
referințe „Îmbunătățirea imaginii digitale și filtrarea zgomotului prin utilizarea statisticilor locale”,
Jong-Sen Lee, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, martie 1980.

Detaliile de îmbunătățire a marginilor sunt de la pgmenhance(1), care este preluat de la Philip R.
Programul „xim” al lui Thompson, care la rândul său l-a preluat din secțiunea 6 din „Digital Halftones by
Dot Diffusion", DE Knuth, ACM Transaction on Graphics Vol. 6, Nr. 4, octombrie 1987,
care la rândul său a obținut-o din două lucrări din 1976 ale lui JF Jarvis et. al.

Utilizați pnmnlfilt online folosind serviciile onworks.net