В лекции по цифровой обработке изображений мы рассмотрели несколько простейших методов, которые позволяют улучшать качество изображений и извлекать из них полезную информацию. Давайте подробнее разберем каждый из упомянутых методов:

• Шумоподавление: Этот метод используется для уменьшения шума в изображениях, который может возникать из-за различных факторов, таких как плохое освещение или высокие значения ISO. Существует несколько подходов к шумоподавлению, включая фильтрацию и использование алгоритмов, таких как медианный фильтр.
• Преобразование Фурье: Этот метод позволяет анализировать изображение в частотной области. С его помощью можно выделить высокочастотные компоненты (например, детали и текстуры) и низкочастотные (например, общие формы),что полезно для различных задач обработки изображений.
• Изменение яркости: Этот метод включает в себя простую коррекцию яркости изображения, что позволяет сделать его более светлым или темным. Это достигается путем изменения значений яркости каждого пикселя.
• Дискретизация: Этот процесс включает в себя преобразование непрерывного изображения в дискретное, то есть представление его в виде конечного числа пикселей. Это важно для цифровой обработки, так как компьютеры работают только с дискретными данными.
• Повышение резкости: Этот метод используется для улучшения четкости изображения. Он позволяет выделить детали, делая края объектов более выраженными. Это может быть достигнуто с помощью различных фильтров, таких как фильтры Лапласа.
• Выделение границ: Этот метод позволяет находить границы объектов внутри изображения, что полезно для анализа и распознавания объектов. Существует множество алгоритмов для выделения границ, таких как оператор Собеля или оператор Кенни.
• Цветовая коррекция: Этот процесс включает в себя изменение цветового баланса изображения для улучшения его визуального восприятия. Цветовая коррекция может включать в себя регулировку насыщенности, контрастности и цветового тона.

Каждый из этих методов имеет свои особенности и применяется в зависимости от конкретной задачи обработки изображения. Знание этих методов позволяет эффективно работать с изображениями и улучшать их качество.