Grannpixlar

Grannpixlar är de pixlar som ligger närmast en referenspixel i en digital bild. Begreppet används inom bildbehandling och datorseende för att beskriva den lokala omgivningen som används när man analyserar eller modifierar en viss pixel. Genom att jämföra eller kombinera värdena hos grannpixlar kan man härleda egenskaper som färg, ljusstyrka och textur samt utföra operationer som filtrering och kantdetektering.

Vanliga sätt att definiera grannskap är 4-närhet (von Neumann) där pixlarna ovanför, nedanför, till vänster och till höger räknas som grannar, och 8-närhet (Moore) som också inkluderar diagonala pixlar. Andra fönsterstorlekar används, exempelvis 3×3 eller 5×5, där varje fönster består av den centrala pixeln och dess grannar. Storleken påverkar resultat och beräkningskostnad samt hur känslig behandlingen är för brus och detaljer.

Användningar inkluderar bildfiltrering som medel-, median- och Gauss-filter, konvolution för kantdetektering och texturkanalys samt morfologiska operationer som erosion och dilation. Grannpixlar används också vid ned- och uppskalning samt interpolation för att bestämma nya pixlars värden. I datorseendesystem används grannpixelns lokala kontext för att bedöma struktur, närvaro av detaljer och nivå av brus.

Tekniska aspekter: i färgbilder behandlas varje kanal separat eller tillsammans i filtrering beroende på metoden. Effektiv hantering av grannpixlar kräver ofta optimering av minne och cache-uppdatering, särskilt i realtidsapplikationer.