저는 이방성 확산 과 Perona & Malik이 제안한 두 가지 계수를 연구하고 있습니다.
이미지 처리에서 확산이 어떻게 사용되는지 알고 싶습니까? 이방성 확산이 중요한 이유는 무엇이며 일반적으로 어떤 분야에서 사용됩니까?
저는 이방성 확산 과 Perona & Malik이 제안한 두 가지 계수를 연구하고 있습니다.
이미지 처리에서 확산이 어떻게 사용되는지 알고 싶습니까? 이방성 확산이 중요한 이유는 무엇이며 일반적으로 어떤 분야에서 사용됩니까?
답변:
Perona와 Malik의 이방성 확산 알고리즘은 PDE (Partial Derivative Equations) 기반 노이즈 제거의 선구적인 작업입니다.
픽셀 강도에 대한 확산 법칙을 적용하여 이미지의 매끄러운 질감을 만듭니다. 임계 값 기능은 가장자리에서 확산이 발생하지 않도록하기 위해 사용되므로 이미지의 가장자리를 유지합니다. (가우스 블러 필터와 달리) 노이즈를 제거하고 싶지만 이미지 가장자리를 매끄럽게하고 싶지 않은 경우 (예 : 가장자리를 사용하여 이미지를 분할하지 않고) 소음에 의해 혼란.
이를 기반으로하여 개선하거나 확장하려는 수많은 노력이 이루어졌습니다.
그것이 사용되는 곳에서는 제한된 문화만을 가지고 있습니다. 나는 둘을 인용 할 수있다
Life-Science 필드 (내가 일하는 곳)에서의 이미지 분석 : 현미경에서 얻을 수있는 이미지는 매우 시끄러 우며 대부분은 시공입니다. 이러한 데이터의 자동화 된 이미지 분석에는 종종 PDE 기반 알고리즘으로 분류가 포함됩니다.
비디오 게임! 예를 들어 매스 이펙트 (최소한 첫 번째)를 재생 해보십시오.