Anisotrope Diffusion: Verbesserung der Bildanalyse durch anisotrope Diffusion

In der Bildverarbeitung und Computer Vision ist anisotrope Diffusion, auch Perona-Malik-Diffusion genannt, eine Technik, die darauf abzielt, Bildrauschen zu reduzieren, ohne wesentliche Teile zu entfernen des Bildinhalts, typischerweise Kanten, Linien oder andere Details, die für die Interpretation des Bildes wichtig sind. Anisotrope Diffusion ähnelt dem Prozess, der einen Skalenraum erzeugt, in dem ein Bild auf der Grundlage eines Diffusionsprozesses eine parametrisierte Familie von nach und nach immer unschärferen Bildern erzeugt. Jedes der resultierenden Bilder in dieser Familie wird als Faltung zwischen dem Bild und einem 2D-isotropen Gaußschen Filter angegeben, wobei die Breite des Filters mit dem Parameter zunimmt. Dieser Diffusionsprozess ist eine lineare und rauminvariante Transformation des Originalbildes. Die anisotrope Diffusion ist eine Verallgemeinerung dieses Diffusionsprozesses: Sie erzeugt eine Familie parametrisierter Bilder, aber jedes resultierende Bild ist eine Kombination zwischen dem Originalbild und einem Filter, der vom lokalen Inhalt des Originalbilds abhängt. Folglich ist die anisotrope Diffusion eine nichtlineare und raumvariante Transformation des Originalbilds.

Wie Sie davon profitieren

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Anisotrope Diffusion

Kapitel 2: Ficksche Diffusionsgesetze

Kapitel 3: Diffusionsgleichung

Kapitel 4: Wärmegleichung

Kapitel 5: Navier-Stokes-Gleichungen

Kapitel 6: Gesamtvariation

Kapitel 7: Divergenz

Kapitel 8: Laplace-Operator

Kapitel 9: Curl (Mathematik)

Kapitel 10: Divergenzsatz

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zu Anisotropie Diffusion.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der anisotropen Diffusion in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von anisotroper Diffusion hinausgehen möchten.