Concepto de desenfoque

Concepto de desenfoque

Ya se discutió una introducción rápida al desenfoque en nuestro tutorial anterior sobre el concepto de máscaras, pero formalmente lo discutiremos aquí.

Difuminar

Al desenfocar, simplemente desenfocamos la imagen. Una imagen se ve más nítida o más detallada si podemos percibir correctamente todos los objetos y sus formas en ella. Por ejemplo. Una imagen con rostro se ve nítida cuando podemos identificar muy claramente los ojos, las orejas, la nariz, los labios, la frente, etc. Esta forma de un objeto se debe a sus bordes. Entonces, al desenfocar, simplemente reducimos el contenido de los bordes y hacemos que la transición de un color a otro sea muy suave.

Desenfoque versus escala

Es posible que haya visto una imagen borrosa cuando amplía la imagen. Cuando amplía una imagen usando la replicación de píxeles y aumenta el factor de escala, ve una imagen borrosa. También hay menos detalles en esta imagen, pero esto no es un desenfoque real.

Porque cuando escala, agrega nuevos píxeles a la imagen, lo que aumenta el número total de píxeles en la imagen, mientras que cuando desenfoca, el número de píxeles de la imagen normal y la imagen desenfocada permanece igual.

Un ejemplo típico de una imagen borrosa

Tipos de filtros

El desenfoque se puede lograr de varias formas. Un tipo común de filtro que se utiliza para desenfocar es.

• Filtro medio
• Filtro de media ponderada
• Filtro gaussiano

De estos tres, vamos a discutir los dos primeros aquí, y Gaussian se discutirá más adelante en los próximos tutoriales.

Filtro medio

El filtro del medio también se conoce como filtro rectangular y filtro del medio. El filtro del medio tiene las siguientes propiedades.

• Debe estar extrañamente ordenado
• La suma de todos los elementos debe ser 1
• Todos los elementos deben ser iguales

Si sigue esta regla, entonces para una máscara de 3×3. Obtenemos el siguiente resultado.

Dado que esta es una máscara de 3×3, esto significa que hay 9 celdas en ella. La condición de que la suma de todos los elementos debe ser igual a 1 se puede lograr dividiendo cada valor por 9. Dado que

1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 = 9/9 = 1

El resultado de la máscara de 3×3 en la imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

Quizás los resultados no sean muy claros. Aumentemos el desenfoque. El desenfoque se puede aumentar aumentando el tamaño de la máscara. Cuanto mayor sea el tamaño de la máscara, más borrosa. Porque con una máscara más grande, se sirven más píxeles y se define una transición suave.

El resultado de la máscara de 5×5 en la imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

Asimismo, si aumentamos la máscara, el desenfoque será mayor y los resultados se muestran a continuación.

El resultado de la máscara de 7×7 en la imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

El resultado de la máscara de 9×9 en la imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

El resultado de la máscara de 11×11 en la imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

Filtro de media ponderada

En el filtro de promedio ponderado, le hemos dado más peso al valor central. Debido a esto, la contribución del centro se vuelve mayor que los otros valores. Al filtrar por un promedio ponderado, realmente podemos controlar el desenfoque.

Propiedades de filtro promedio ponderado.

• Debe estar extrañamente ordenado
• La suma de todos los elementos debe ser 1
• El peso del elemento central debe ser mayor que el de todos los demás elementos.

Filtro 1

Se satisfacen dos propiedades (1 y 3). Pero la propiedad 2 no se adapta. Entonces, para satisfacer eso, simplemente dividiremos todo el filtro por 10, o lo multiplicaremos por 1/10.

Filtro 2

Factor de división = 18.