10. Уменьшение изображения - оператор уменьшения

Для уменьшения изображения применяют такие же методы интерполяции, только в слегка модифицированной форме.

Заблюрить - Пройтись гаусовским фильтром, после чего уменьшать изображение

По сути это просто уменьшение изображением с оператором уменьшения (это вроде как просто коэффициент уменьшения (каждый второй/третий/четвертый и тд пиксель))

Варик из лекции (сказал использовать лучше как основной) – применить гауссово размытие и выборочно взять пиксели.

11. Что такое пирамида изображений. Что такое пирамида Гаусса и пирамида Лапласа? Как делается блендинг изображений

Модель представления изображений, представленная набором масштабируемых копий (увеличенных) исходного изображения. На каждом уровне пирамиды изображение уменьшается в два раза. Можно задать количество уровней или минимальное разрешение для остановки.

Построение пирамиды происходит повторением:

1. Фильтрация методом Гаусса

2. Прореживание (уменьшение).

Пирамида Гаусса хранит все масштабированные копии исходного изображения. Вся пирамида занимает исходного изображения. Применяется для поиска шаблона на фото. После фильтра низких частот (Гаусса) в каждом новом уровне пирамиды уменьшается количество высоких частот.

Пирамида Лапласа основывается на данном свойстве. На каждом своем уровне она хранит разность текущего уровня пирамиды Гаусса со следующим, тем самым сохраняя высокочастотный сигнал определенной частоты в узкой полосе. При комбинировании крайнего уменьшенного изображения со всеми уровнями пирамиды Лапласа получим исходное изображение (используется для сжатия изображений).

Блендинг изображений. Сначала строятся пирамиды Гаусса и Лапласа для каждого изображения. На каждом уровне пирамиды Лапласа происходит наложение изображений по маске (область, необходимая для вставки в исходную). На последнем этапе полученные изображения последовательно расширяются и сглаживаются. В силу того, что глубина пирамиды задается небольшой, происходит плавное наложение двух изображений.

Геометрические преобразования.

Параллельный перенос — все точки изображения смещаются в одном направлении на одинаковое расстояние (2 степени свободы).

Изометрия — сохраняет расстояния между точками фигуры (3 степени свободы).

Подобие — расстояния между любыми соответственными точками изменяются в одно и то же число раз (уменьшается или увеличивается расстояние в К раз) (4 степени свободы).

Афинное преобразование — существуют две афинные системы координат, что координата любой точки в первой системе совпадает с координатами ее образа во второй. Это преобразование дает хорошее приближение искажений, претерпеваемых небольшим плоским фрагментом объекта при изменении ракурса (5 степеней свободы).

Проективное преобразование — заключается в перспективном преобразовании плоскости, при котором сохраняются прямые линии. Объекты, находящиеся ближе, становятся крупнее, находящиеся дальше — меньше (6 степеней свободы).

Проблемы преобразований.

В процессе геометрических преобразований изображения новые координаты не всегда ровно встают в растровую сетку. Поэтому необходимо делать округление этих значений. Но из-за этого в некоторых участках могут возникать промежутки или наложения нескольких пикселей (обратное преобразование, интерполяция).

Для решения этой проблемы используют следующие методы:

1. MIP-текстурирование — метод текстурирования, использующий несколько копий одной текстуры с разной детализацией. Создается MIP-пирамида — последовательность текстур с разрешением от максимального до 1 x 1. Каждая из этих текстур называется MIP-уровнем или уровнем детализации (используется в проективных изображениях, вблизи ставятся текстуры высокого качества, а в дали низкого качества).

2. Сглаживание — технология, используемая для устранения эффекта «зубчатости». Решает проблему округления границ фигур при преобразованиях

3. Анизотропная фильтрация — метод улучшения качества изображения текстур на поверхностях, сильно наклоненных относительно камеры. Вносит меньше размытия и поэтому позволяет сохранить лучшую детализацию изображения. Оперирует несколькими уровнями MIP-пирамиды и в зависимости от отдаленности обрабатываемого пикселя строит результирующее значение.