Language
Country/Area
No result found
لماذا التفاصيل في الصور الطبيعية تجعل المنحنيات أقل فعالية؟
يختلف تحويل المنحنى عن تحويل الموجة العام في طبيعته الاتجاهية في جميع المقاييس. بالنسبة للإشارات ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد، لا يأخذ تحويل الموجات الاتجاهية في الاعتبار الموضع والتردد المكاني فحسب، بل يتضمن أيضًا عوامل اتجاهية. تعتبر كفاءة تحويل المنحنيات مهمة عند التعامل مع الصور الناعمة التي تحتوي على تفردات على طول المنحنيات الناعمة (مثل الأشكال الهندسية أو صور الرسوم المتحركة). بمعنى ما، تُظهر وظائف الأساس ذات المقياس الدقيق أشكالاً تنمو بشكل طويل جدًا في الاتجاه، مما يجعلها أفضل في التقاط ميزات الحافة في مثل هذه الصور.
ومع ذلك، تحتوي الصور الطبيعية على تفاصيل على كل مقياس، مما يجعل من المستحيل على خصائص المنحنيات أن تلعب دور قوتها بشكل فعال في هذه الصور.
في الصور الطبيعية، لا تقتصر التفاصيل على مقياس معين، بل تتوزع عبر جميع المقاييس. إن ما يميز تحويل المنحنى هو أنه يعمل بشكل جيد في إطار سلس ولكن محدود، أي أنه يعمل بشكل أفضل عندما يكون مقياس طول الكائن ضئيلاً والحواف ناعمة للغاية. من الصعب الحفاظ على ذلك في الصور الطبيعية، والتي غالبًا ما تحتوي على الكثير من الاختلافات الدقيقة والعشوائية.
على سبيل المثال، عندما نقوم بتكبير صورة طبيعية، تظهر مستويات مختلفة من التفاصيل تدريجيًا، مما يجعل حوافها لم تعد منحنيات مثالية. وبدلاً من ذلك، فإنها تعرض مجموعة متنوعة من القوام والنغمات والأشكال المختلفة، والتي يمكن أن تجعل أداء تحويل المنحنى أقل من المثالي. يتناقض تعقيد الصور الطبيعية بشكل حاد مع الأشكال البسيطة والموحدة التي تتطلبها الموجات.لذلك، من أجل تحقيق تأثيرات تمثيل أفضل في الصور الطبيعية، قد يكون من المناسب استخدام تحويل الموجات الاتجاهية، حيث تكون نسبة العرض إلى الارتفاع لهذه الموجات متسقة في كل مقياس.
لفهم هذه الظاهرة بشكل أفضل، يمكننا مقارنة أخطاء التقريب في تحويل فورييه السريع وتحويل المنحنى على نفس الصورة. بافتراض استخدام n موجة للتمثيل، فبالنسبة للتحويل الرباعي، فإن الخطأ التربيعي للتمثيل سوف ينخفض فقط بمعدل ?O(1/√n)، بينما بالنسبة للعديد من تحويلات الموجات، سوف ينخفض الخطأ بمعدل O(1/n). يُظهر هذا ميزة تحويل المنحنيات، والتي يصعب إظهارها في الصور الطبيعية بسبب الافتقار إلى التنعيم والحواف المناسبة.
على الرغم من وجود خوارزميات فعالة لحسابات تحويل المنحنى، إلا أن تكلفة الحساب أعلى من تكلفة تحويلات الموجات التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، عندما يتم تطبيق تحويل المنحنى في مجالات مثل معالجة الصور والاستكشاف الزلزالي وميكانيكا الموائع، فإنه يكون له تفضيلات وقيود محددة على متطلبات وخصائص الصور.
ولذلك، يمكن القول إن الخصائص التفصيلية للصور الطبيعية تجعل تحويل المنحنيات ليس أداة مثالية، بل تقنية يجب استخدامها في مواقف محددة.
بشكل عام، تمنع التفاصيل الموجودة في كل مكان في الصور الطبيعية تحويل المنحنيات من ممارسة قدراته بالكامل، وهو ما يشكل قيدًا على التكنولوجيا نفسها. هل ينبغي لنا أن نسعى إلى تقنيات أكثر تكيفًا لمعالجة مثل هذه الصور؟
