Bildebehandlingsteknikker

Bildebehandlingsteknikker omfatter metoder for å forbedre, analysere og trekke ut informasjon fra digitale bilder. De brukes i medisinsk diagnostikk, industriell inspeksjon, overvåkning og multimedia, og spenner fra grunnleggende filtrering til avansert rekonstruksjon og mønstergjenkjenning. Formålet er å gjøre bilder mer informative, tydeligere eller lettere å bruke i automatiske systemer.

Forhåndsbehandling og støyreduksjon inkluderer konvolusjonelle filtre som Gaussian og median, samt mer avanserte metoder som bilateral filter og deblurring for å redusere bevegelses- og fokussvikt. Forbedring av visuell kvalitet dekker histogramutjevning, kontrastforsterkning og fargebalanse.

Kant- og mønstergjenkjenning omfatter kantdeteksjon (for eksempel Sobel og Canny), hjørnedeteksjon og mønstervalg. Segmentering innebærer terskling, region growing, Watershed og klustring (som k-means). Frekvensdomenetiltak bruker Fourier-transformasjon og spektral filtrering for å fjerne støy og fremheve detaljer.

Geometriske operasjoner dekker rotasjon, skalering og bilderegistrering, samt bildestitching for panoramabilder. Resturasjon og komprimering håndterer bildekvalitet og lagring, mens fargebehandling dekker fargeomforming mellom rom som RGB, HSV og YCbCr. Resultatene finner anvendelser i medisinske bilder, kartografi, industriell produksjon og automatisert gjenkjenning, samt i kartlegging og multimedia.