¿Por qué es útil la difusión anisotrópica en el procesamiento de imágenes?


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El algoritmo de difusión anisotrópica de Perona y Malik es el trabajo pionero en la eliminación de ruido basada en ecuaciones de derivadas parciales (PDE).

Aplica la ley de difusión sobre las intensidades de píxeles para suavizar las texturas en una imagen. Se utiliza una función de umbral para evitar que se difunda a través de los bordes y, por lo tanto, conserva los bordes de la imagen. (A diferencia, por ejemplo, del filtro de desenfoque gaussiano). Esto lo hace muy interesante si desea eliminar el ruido, pero no desea suavizar los bordes de su imagen, por ejemplo, si desea usar estos bordes para segmentar la imagen, sin perturbado por el ruido.

Se han realizado numerosos esfuerzos que se basan en él, mejorando o extendiéndolo.

Ahora, para donde se usa, solo tengo una cultura limitada. Puedo citar dos

  • Análisis de imágenes en el campo de Ciencias de la Vida (donde trabajo): las imágenes que puede obtener de un microscopio son extremadamente ruidosas, y la mayoría de las veces, son por construcción. El análisis de imagen automatizado de estos datos a menudo implica segmentación, para lo cual a veces se utilizan algos basados ​​en PDE.

  • ¡Videojuegos! Por ejemplo, intente jugar Mass Effect (el primero al menos).


¿Comentarías dónde se usa en los videojuegos? Estoy haciendo un análisis de las imágenes de videojuegos (SSF4: AE, UMvC3) y estoy interesado en cómo se podría aplicar esto a esos análisis.
casperOne

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@casperOne: en realidad no puedo, ya que no pertenezco al dominio de expertos en videojuegos. Noté que se usaba (o algo similar) para dar a la imagen una especie de sensación "cinematográfica" a los motores 3D (combinación de ruido moteado + AD). En el ejemplo de Mass Effect mencionado anteriormente, puede notarlo e incluso ver el proceso iterativo, enfocando la cámara en el personaje y permaneciendo quieto. ¿Quizás una pregunta en un foro especializado de intercambio de pila podría ayudarlo?
Jean-Yves
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