thực đơn

cá cược bóng đá

2024.05.15

cá cược bóng đá vol31 Hình ảnh rõ nét ~Công nghệ biến những thứ khó nhìn trở nên dễ nhìn hơn~ Phần 2

Làm sắc nét hình ảnh - Công nghệ biến những thứ khó nhìn trở nên dễ nhìn hơn - Phần 2

Tiếp tục phần trước, chúng tôi sẽ giải thích các kỹ thuật cải thiện độ tương phản cơ bản để làm sắc nét hình ảnh bị mờ
Lần này tôi sẽ giải thích về "làm phẳng biểu đồ"

[Làm phẳng biểu đồ]

Trong phần trước về “biểu đồ mật độ”, “hình ảnh dễ đọc” nghĩa là gì (hình ảnh có khả năng hiển thị cao)
               Một hình ảnh trong đó các giá trị mật độ pixel trong ảnh được phân bố đồng đều trên một phạm vi rộng)
, việc làm phẳng biểu đồ là một phiên bản được thuật toán hóa của việc này
Nói cách khác, làm phẳng biểu đồ là một phương pháp chuyển đổi phân bổ các giá trị mật độ pixel trong một hình ảnh một cách thống nhất (cùng số pixel) trên toàn bộ phạm vi mật độ
Bạn có thể thấy rằng số lượng pixel có thể được gán cho một giá trị mật độ (số pixel trung bình) có thể được tính bằng công thức sau

Số pixel trung bình = (Tổng số pixel trong ảnh) ÷ (Số mật độ)

Tổng quan về phương pháp này được hiển thị trong Hình 1

Hình 1 Biểu đồ mật độ và hình ảnh

Như bạn có thể thấy trong Hình 1, phạm vi mật độ (màu xám) với số lượng pixel nhỏ trong (a) trước khi chuyển đổi được nén như thể hiện trong (b) sau khi chuyển đổi và phạm vi mật độ (màu đỏ) với số lượng pixel lớn trong (a) được mở rộng như thể hiện trong (b) Nói cách khác, trong trường hợp hình ảnh có độ tương phản thấp trong đó số lượng pixel tập trung ở một phạm vi mật độ nhất định trên biểu đồ mật độ, phạm vi mật độ tập trung sẽ được mở rộng và chuyển đổi thành hình ảnh có độ tương phản được cải thiện
Một ví dụ được hiển thị trong Hình 2

Hình 2 Ví dụ về làm phẳng biểu đồ

Biểu đồ số pixel tích lũy trong hình là biểu đồ vẽ số pixel tích lũy cho mỗi giá trị mật độ từ giá trị mật độ 0
Độ dốc của đồ thị là số pixel ứng với mỗi giá trị mật độ nên nó là một đường thẳng có độ dốc không đổi dựa trên số pixel trung bình
Với phương pháp này, số pixel của mỗi giá trị mật độ được gán cho số pixel trung bình, do đó, ví dụ: trong một phần của ảnh gốc trong đó số pixel có cùng giá trị mật độ vượt quá số pixel trung bình, vấn đề là pixel nào nên được chỉ định ưu tiên
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét một phương pháp làm phẳng biểu đồ khác thực sự được sử dụng

[Một biểu đồ khác làm phẳng]

Tôi nghĩ có nhiều người thắc mắc, ``Tôi đã làm phẳng biểu đồ bằng phần mềm xử lý ảnh, nhưng biểu đồ mật độ không phẳng''
Một ví dụ được hiển thị trong Hình 3

Hình 3 Làm phẳng biểu đồ và số pixel tích lũy

Như bạn có thể thấy từ biểu đồ số pixel tích lũy trên biểu đồ mật độ, nó giống như bước, nhưng tuyến tính, có cùng độ dốc với biểu đồ số pixel tích lũy được hiển thị trong Hình 2 Nói cách khác, mật độ được chuyển đổi như sau để biểu đồ số pixel tích lũy có độ dốc không đổi (số pixel trung bình)

  • Phạm vi phân bố mật độ với số lượng pixel nhỏ: gán chính xác các khoảng giá trị mật độ
  • Phạm vi phân bố mật độ với số lượng pixel lớn: Chỉ định khoảng rộng giữa các giá trị mật độ

Nói cách khác, việc làm phẳng biểu đồ là

"Số pixel cho mỗi giá trị mật độ là số pixel trung bình" = "Độ dốc của số pixel tích lũy là số pixel trung bình"

Phương pháp này dường như chủ yếu được sử dụng để "làm phẳng biểu đồ" vì nó có thể được thực hiện bằng cách chuyển đổi mật độ và có tải xử lý thấp và rất thiết thực

[Ví dụ làm phẳng biểu đồ]

Cuối cùng, các ví dụ về cải thiện hình ảnh bị mờ được hiển thị trong Hình 4 và 5
Hình ảnh gốc trong cả hai hình đều được chụp từ xa từ Tháp Yokohama Landmark và là ví dụ về hình ảnh cực kỳ không rõ ràng do ảnh hưởng của bầu khí quyển và sương mù Trong ảnh gốc, chủ thể chụp ảnh rất không rõ ràng, nhưng sau khi chuyển đổi làm phẳng biểu đồ, cả hai đều hiển thị rõ ràng, cho thấy khả năng hiển thị đã được cải thiện

Hình 4 Cánh Hama
Hình 5 Tokyo Sky Tree

Trong hai phần, tôi đã giải thích công nghệ cải thiện độ tương phản giúp làm sắc nét hình ảnh bị mờ Công nghệ này giúp dễ dàng nhìn thấy những vật thể ẩn trong ảnh và khó nhìn thấy Mặc dù không phải là công nghệ tạo ra hình ảnh đẹp nhưng nó được sử dụng trong lĩnh vực giám sát và y tế như một công nghệ giúp cải thiện khả năng hiển thị

Đọc bài viết liên quan

Liên hệ với chúng tôi

Liên hệ với chúng tôi

Vui lòng liên hệ với chúng tôi theo nhu cầu của bạn