Pixels de quartier dans le traitement d'image

Le quartier d'un pixel est la collection de pixels qui l'entourent. Le quartier d'un pixel est requis pour des opérations telles que la morphologie, la détection des bords, le filtre médian, etc. De nombreux algorithmes de vision informatique permettent au programmeur de choisir un quartier arbitraire.

1. Qu'est-ce que le quartier dans le traitement d'image?
2. Quels sont différents types de quartiers d'un pixel dans une image?
3. Qu'entendez-vous par 4 voisins de pixel?
4. Quelle est la différence entre 4 et 8 pixels de quartier?

Qu'est-ce que le quartier dans le traitement d'image?

Certaines opérations de traitement d'image impliquent le traitement d'une image dans des sections, appelées blocs ou quartiers, plutôt que de traiter l'image entière à la fois. Plusieurs fonctions dans la boîte à outils, telles que le filtrage linéaire et les fonctions morphologiques, utilisent cette approche.

Quels sont différents types de quartiers d'un pixel dans une image?

Un pixel P à (x, y) a des voisins 4 horizontaux / verticaux à (x + 1, y), (x-1, y), (x, y + 1) et (x, y-1). Ceux-ci sont appelés les 4 voisins de P: N4 (P). Un pixel P à (x, y) a 4 voisins diagonaux à (x + 1, y + 1), (x + 1, y-1), (x-1, y + 1) et (x-1, y -1). Ceux-ci sont appelés les neighbours diagonaux de p: nd (p).

Qu'entendez-vous par 4 voisins de pixel?

Pour un pixel P avec les coordonnées (x, y), l'ensemble des pixels donnés par: est appelé ses 4 neighbors. Ses 8 voisins sont définis comme à partir de cela, nous pouvons déduire la définition de la connectivité 4 et 8: deux pixels p et q, tous deux des valeurs d'un ensemble V sont connectés à 4 si Q provient de l'ensemble et 8 connectés si Q vient de .

Quelle est la différence entre 4 et 8 pixels de quartier?

Dans une configuration de 8 voisins, les distances spatiales entre le pixel central et ses voisins ne sont pas toutes égales, contrairement à la configuration des 4 voisins. J'ai pris cela en compte en multipliant la valeur incrémentielle du "coût" entre deux pixels par la longueur euclidienne de leur séparation spatiale.