Anisotrope Diffusion: Verbesserung der Bildanalyse durch anisotrope Diffusion
āŠ āŠ-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ āŠĩāŠŋāŠķāŦ
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 fÞr die Interpretation des Bildes wichtig sind. Anisotrope Diffusion ÃĪhnelt dem Prozess, der einen Skalenraum erzeugt, in dem ein Bild auf der Grundlage eines Diffusionsprozesses eine parametrisierte Familie von nach und nach immer unschÃĪrferen Bildern erzeugt. Jedes der resultierenden Bilder in dieser Familie wird als Faltung zwischen dem Bild und einem 2D-isotropen GauÃschen 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 abhÃĪngt. 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: WÃĪrmegleichung
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 hÃĪufigsten Ãķffentlichen Fragen zu Anisotropie Diffusion.
(III) Beispiele aus der Praxis fÞr die Verwendung der anisotropen Diffusion in vielen Bereichen.
FÞr wen dieses Buch gedacht ist
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die Þber das Grundwissen oder die Informationen fÞr jede Art von anisotroper Diffusion hinausgehen mÃķchten.
