이방성 확산이란 무엇입니까

이미지 처리 및 컴퓨터 비전에서 Perona?Malik 확산이라고도 하는 이방성 확산은 중요한 부분을 제거하지 않고 이미지 노이즈를 줄이는 것을 목표로 하는 기술입니다. 이미지 내용, 일반적으로 이미지 해석에 중요한 가장자리, 선 또는 기타 세부 사항. 이방성 확산은 이미지가 확산 프로세스를 기반으로 점점 더 흐려진 이미지의 매개변수화된 계열을 생성하는 스케일 공간을 생성하는 프로세스와 유사합니다. 이 계열의 각 결과 이미지는 이미지와 2D 등방성 가우스 필터 사이의 컨볼루션으로 제공됩니다. 여기서 필터 너비는 매개변수에 따라 증가합니다. 이 확산 프로세스는 원본 이미지의 선형 및 공간 불변 변환입니다. 이방성 확산은 이러한 확산 프로세스를 일반화한 것입니다. 이는 매개변수화된 이미지 계열을 생성하지만 결과로 생성되는 각 이미지는 원본 이미지와 원본 이미지의 로컬 콘텐츠에 따라 달라지는 필터 간의 조합입니다. 결과적으로 이방성 확산은 원본 이미지의 비선형 및 공간 변형 변환입니다.

혜택

(I) 통찰력 , 그리고 다음 주제에 대한 검증:

1장: 이방성 확산

2장: Fick의 확산 법칙

3장: 확산 방정식

4장: 열 방정식

5장: 나비에-스토크스 방정식

6장: 전체 변동

7장: 발산

8장: 라플라스 연산자

9장: Curl(수학)

10장: 발산 정리

(II) 이방성에 관한 대중의 주요 질문에 답하기 확산.

(III) 다양한 분야에서 이방성 확산을 사용하는 실제 사례.

이 책의 대상 독자

전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 이방성 확산에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.