Soglia adattiva: Questa tecnica regola dinamicamente il valore di soglia utilizzato per la binarizzazione in base alle caratteristiche locali dell'immagine, come l'intensità o la trama dei pixel vicini. Ha lo scopo di ottenere una segmentazione o separazione ottimale degli oggetti nell'immagine.
Equalizzazione adattiva dell'istogramma: L'equalizzazione adattiva dell'istogramma (AHE) è una tecnica di miglioramento dell'immagine che modifica il contrasto di un'immagine applicando l'equalizzazione dell'istogramma a piccole aree localizzate dell'immagine. Ciò aiuta a migliorare i dettagli dell'immagine preservando le variazioni di contrasto locali.
Denoising adattivo: Gli algoritmi di riduzione del rumore adattivo utilizzano statistiche di immagine localizzate per rimuovere il rumore da un'immagine. Questi algoritmi analizzano l'intorno locale di ciascun pixel e applicano operazioni di denoising in base alle caratteristiche di rumore stimate.
Nitidezza adattiva: Le tecniche di nitidezza adattiva migliorano la nitidezza dell'immagine enfatizzando i bordi e i dettagli in regioni specifiche dell'immagine preservando le aree uniformi. Regolano dinamicamente i parametri di nitidezza in base alle proprietà locali dell'immagine, come la trama o la densità dei bordi.
Filtro adattivo: I filtri adattivi, come il filtro di Wiener o il filtro di Kalman, utilizzano le informazioni locali dell'immagine per stimare il rumore sottostante nell'immagine. Quindi applicano il filtraggio pixel per pixel per ridurre il rumore mantenendo i dettagli dell'immagine.
Queste tecniche di elaborazione adattiva delle immagini sono progettate per essere flessibili e consapevoli del contesto, consentendo miglioramenti o modifiche delle immagini più precisi e localizzati. Sono spesso utilizzati in varie applicazioni, tra cui imaging medico, telerilevamento, rilevamento di oggetti, ripristino di immagini e altro ancora.
software © www.354353.com