الفلاتر filters :
عملية الفلترة للصورة تشمل تطبيقات كثيرة منها التنعيم وتحديد الحواف وازالة التشويش ويعرف الفلتر او المرشح باللب kernel : وهو مصفوفة ذات بعدين تطبق على كل نقطة ضوئية ومجاوراتها في الصورة واشهر الفلاتر هي :
Low pass filter
High pass filter
Average filter
Median filter
Sobel filter
Prewit filter

وينقسم النويز الى :
Frequency domain : content 1-
Smoothing (LPF)
Sharpening(HPF)

spatial domain content 2-
Smoothing(average,median etc.)
Sharpening (sobel,prewit etc.)

عملية التنعيم :
يعد مرشح الترددات الواطئة LPF الاساس في عملية التنعيم وهذا يكون في الحيز الترددي ، اذ تمر الترددات الواطئة وتقطع الترددات العالية بواسطة تردد العتبة Cut off frequency

اما التنعيم في الحيز المكاني يستخدم اللب لعملية التنعيم وذلك بإيجاد معدل اللب المتحرك فوق الصورة للقضاء على التناقض بين النقاط الضوئية في الصورة منها :

1)الفلاتر الخطية linear filter
ومنها ال uniform filter
سؤال عملي : اكتب برنامج لقراءة صورة وفلترتها باستخدام الفلتر 3.3؟

كود:
T=IMREAD(‘CAMERAMAN.TIF’) هذه الصورة موجودة اصلا في برنامج الماتلاب كود:

H=1/9*[111;111;111]; K1=FILTER2(H,T)/255; IMSHOW(K1) TITLE(‘FILTER IMAGE’)

مثال اخر لفلتر اخر :
كود:
I=IMREAD(‘PEPPER.PNG’) H=ONES(5,5)/25; K1=IMFILTER(I,H); IMSHOW(I),TITLE(‘ORIGINAL IMAGE’); FIGURE;IMSHOW(K1);TITLE(‘FILTER IMAGE’);

مثال اخر لفلتر اخر : كود:

عملية تحديد الحواف:sharpening
هي عملية تحديد الحواف الموجودة في الصورة دون الاهتمام لمعالم الصورة او تفاصيلها وهذه العملية تتم في الحيزين المكاني والترددي , ففي هذا الحيز الترددي يستخدم فلتر الترددات العالية والذي يمرر الترددات العالية ويقطع الواطئة ، اذ تحصر الترددات العالية في الحواف وتقطع الترددات عند منطقة القطع cut off frequency
اما في الحيز المكاني فيستخدم ال kernel الفلاتر في تحديد الحواف وتوجد عدة فلاتر لها ومنها :
sobel, prewit, Roberts, canny
ولتوضيح تحديد الحواف اليكم هذان المثالان :
كود:
I=IMREAD(‘RICE.TIF’); BW1=EDG(I,’SOBEL’); BW2=EDGE(I,’PREWIT’); SUBPLOT(2,2,1);IMSHOW(BW1) SUBPLOT(2,2,2);IMSHOW(BW2) SUBPLOT(2,2,3);IMHIST(BW1) SUBPLOT(2,2,4);IMHIST(BW2)

ويستطيع المستخدم من انشاء فلاتر sobel ,prewit باستخدام كود:

FSPECIAL I=IMREAD(‘RICE’); K1=FSPECIAL(‘SOBEL’); K2=FSPECIAL(‘PREWIT’); H1=IMFILTER(I,K1) H2=IMFILTER(I,K2) IMSHOW(H1);FIGURE;IMSHOW(H2);

الصورة الثنائية(الاسود والابيض):
وتسمى ايضا بالصورة المنطقية لان قيمتها تكون فقط (0،1) ، ويمكن الحصول على هذه الصور من الصور الرمادية بالاعتماد على قيمة عددية معينة تكون هي الحد الفاصل من ان تكون قيمة النقطة 1 او ان تكون 0، هذه القيمة تدعى بالعتبة .

العتبة threshold:
هي تقنية تعتمد على مضمون بسيط وهو بوجود معامل الاشراق ، الذي يدعى (عتبة الاشراق) ..حيث يتم تحديد ال object وترك الخلفية
ويمكن استخدام العتبة لتحديد الخلفية وترك ال object . فتكون الصورة اسود لل background لل object

مثال يوضح العتبة : كود:

I=IMREAD(‘COINS.PNG’) LEVEL=GRAYTHRESH(I) BW=IM2BW(I,LEVEL); IMSHOW(I);FIGURE;IMSHOW(BW)

وفي حالة الصورة الملونة نحول للرمادي ومن ثم الى اسود وابيض
مثال يوضح ذلك كود:

I=IMREAD(‘FOOTBALL.JPG’) K=RGB2GRAY(I) L=GRAYTHRESH(K,L) IMSHOW(I);FIGURE;IMSHOW(M)

الايعاز graythresh يحسب العتبة في الصورة الرمادية والتي تستخدم لتحويل الصورة الى صورة اسود وابيض وتكون قيمتها[1,0]
وتستخدم مع الايعاز im2bw الذي يستخدم لتحويل الصورة الرمادية او الملونة الى صورة b/w حسب العتبة threshold
كود:

[I,IMAP]=IMREAD(‘FOOTBALL.JPG); X=IM2BW(I,MAP,0.4); IMSHOW(I);FIGURE;IMSHOW(X)

نلاحظ من المثال ان العتبة ممكن ان تكون قيمة معرفة من قبل ال user، وان تعرف اوتوماتيكيا ، وكلما كانت قيمتها اقل كانت الكائنات في الصورة اكثر و اوضح .
طريقة اختيار threshold :
هناك عدة طرق لإيجاد العتبة من اهمها :
1-ان تكون قيمة ثابتة ، حيث يمكن استخدام القيمة 128 مثلا بين 0-255 للتدرجات الرمادية وتدعى هذه العتبة بالعتبة الثابتة fixed threshold
2-العتبة المشتقة من histogram وهنا يتم اختيار العتبة من الاشراقة للتدرج التكراري
3-العتبة المشتقة اوتوماتيكيا من التدرجات الرمادية للمدرج التكراري ، وهي الطريقة الاكثر استخداما .