Imagem adaptativa refere-se a uma técnica de processamento de imagem onde algoritmos ou métodos específicos são aplicados para modificar ou aprimorar a imagem de acordo com determinados critérios ou condições. O termo “adaptativo” implica que as operações de processamento de imagem se ajustam com base nos valores de pixel locais ou outras características da imagem. Aqui estão alguns exemplos comuns de técnicas de processamento adaptativo de imagens:
Limite adaptativo: Esta técnica ajusta dinamicamente o valor limite usado para binarização com base nas características locais da imagem, como a intensidade ou textura dos pixels vizinhos. Seu objetivo é obter segmentação ou separação ideal de objetos na imagem.
Equalização adaptativa do histograma: Equalização adaptativa de histograma (AHE) é uma técnica de aprimoramento de imagem que modifica o contraste de uma imagem aplicando equalização de histograma a áreas pequenas e localizadas da imagem. Isso ajuda a aprimorar os detalhes da imagem, preservando as variações locais de contraste.
Redução de ruído adaptativa: Algoritmos de eliminação de ruído adaptativos usam estatísticas de imagem localizadas para remover o ruído de uma imagem. Esses algoritmos analisam a vizinhança local de cada pixel e aplicam operações de remoção de ruído com base nas características estimadas do ruído.
Nitidez adaptativa: As técnicas de nitidez adaptativa melhoram a nitidez da imagem, enfatizando bordas e detalhes em regiões específicas da imagem, preservando áreas suaves. Eles ajustam dinamicamente os parâmetros de nitidez com base nas propriedades locais da imagem, como textura ou densidade das bordas.
Filtragem Adaptativa: Filtros adaptativos, como o filtro Wiener ou o filtro Kalman, usam informações locais da imagem para estimar o ruído subjacente na imagem. Em seguida, eles aplicam filtragem pixel por pixel para reduzir o ruído e, ao mesmo tempo, manter os detalhes da imagem.
Essas técnicas adaptativas de processamento de imagens são projetadas para serem flexíveis e sensíveis ao contexto, permitindo aprimoramentos ou modificações de imagens mais precisas e localizadas. Eles são frequentemente usados em diversas aplicações, incluindo imagens médicas, sensoriamento remoto, detecção de objetos, restauração de imagens e muito mais.
