Фильтрация шумов бинарных изображений.

Фильтрация- устранение шумов, т.е. невысокое качество отдельных элементов, возникн погрешностей сканир-я, неверно выбранное разрешение, неоднородность контура, изолированные пустоты внутри объекта, разрывы, слияния.

Фильтрация шумов бинарных изображений:

1-й подход: Использование операций математической морфологии (эрозия, расширение, отмыкание, замыкание);

2-й подход: Логическая фильтрация. Суть заключ в значении центр-ного пикселя, изменяется (или нет) в зависимости от колич однотипных с ним пикселей в заданной окрестности. Обычно используют окрестность 3x3 (256 ситуаций).

Эти алгоритмы имеет большой недостаток: требуют много времени, т. к. предполагают последовательный просмотр всего изображения. Для повышения быстродействия исследуют контуры объекта. Как правило, для устранения шумов бинарных изображений используются как морфологические операции, так и логические. И сущ. 3 основных быстродействующих алгоритма, основанных на принципе обработки полосы изображения:

1. Используется для устранения незначительных шумов (удаление одиночных выступов и впадин, заполнение единичных разрывов и пустот). Совмещение в одном просмотре последовательного процесса логической фильтрации с маской 3?3 и параллельных морфологических операций отмыкание и замыкание квадратом 3x3.
2. Используется для быстрого обнаружения или удаления небольших пятен или пустот, кот не должны присутствовать на изображении. При этом предлагается, что размеры этих пятен или пустот заранее известны и заданы как параметры.

Предназначен для сглаживания выступав и впадин на контурах объектов и основан на понятии «нечетких прямых» линий с регулируемыми параметрами. Сглаживание выполняется с помощью анизотропных фильтров имеющих направление 0, 45, 90 и 135 градусов.