Digital Image Processing Menggunakan 2D Convolution

Contoh  Konvolusi 2D pada Pixel tunggal, menggunakan 3 X 3 Kernel, 
Kernel (n, n ') bisa menggunakan ukuran lain. Kernel 3x3 membutuhkan 9  Normalizer.  3D Konvolusi akan menggunakan waktu sebagai dimensi ke-3.

2D Konvolusi Pengolahan Citra Digital

Operasi pengolahan citra yang digunakan untuk spasial menyaring gambar. 

Sebuah konvolusi didefinisikan oleh kernel yang merupakan matriks kecil dengan angka tetap (koefisien). 

Ukuran kernel, angka-angka di dalamnya, dan nilai normalizer tunggal mendefinisikan operasi yang diterapkan pada gambar. 

Kernel diterapkan pada gambar dengan menempatkan kernel di atas gambar yang akan convolved dan menggesernya sekitar ke pusat itu atas setiap pixel dalam gambar asli. Pada setiap penempatan angka (nilai pixel) dari gambar asli dikalikan dengan jumlah kernel yang saat ini selaras di atasnya.

Jumlah dari semua produk ini ditabulasi dan dibagi dengan normalizer kernel. Hasil ini ditempatkan ke dalam gambar baru pada posisi pusat kernel. Kernel diterjemahkan ke posisi pixel berikutnya dan proses berulang sampai semua piksel gambar telah diproses. 

Sebagai contoh, sebuah 3x3 pemegang semua kernel , dengan normalizer dari 9 melakukan operasi lingkungan rata-rata. Setiap pixel dalam gambar baru adalah rata-rata dengan 9 tetangga dari aslinya. 


Dalam jenis raster image, hanya satu koefisien Kernel beroperasi selama satu lulus; setelah 9 berlalu, semua koefisien 3x3 akan dioperasikan pada gambar.


Digital Image Processing Menggunakan 2D Convolution Rating: 4.5 Diposkan Oleh: budis

Berlangganan Via Email