Wavelet Transforms

Bu fonksiyon bloğu, gri tonlamalı bir görüntüye wavelet tabanlı dönüşüm uygulayarak detay yapıları (yüksek frekans içeriği) vurgular ve işlenmiş bir gri tonlamalı çıktı üretir. Özellikle özellik güçlendirme, kenar vurgulama ve daha ileri analiz için görüntü hazırlama amacıyla kullanılır.

📥 Girdiler

Giriş yuvaları

• Grayscale Image İşlenecek tek kanallı (gri/ikili) görüntü sağlayın.

📤 Çıktılar

Çıkış yuvaları

• Grayscale Image Wavelet dönüşümü ve yeniden yapılandırma sonrası işlenmiş görüntü.

🕹️ Kontroller

• Threshold Type Uygulanacak wavelet ailesini / dönüşüm türünü seçin. Farklı seçimler farklı detay karakteristiklerini vurgular.

• WaveletLevel Ayrıştırma seviyesini seçin (daha yüksek değerler daha kaba detay katmanlarını vurgular).

🎨 Özellikler

• Detay çıkarım stilini değiştirmek için ayarlanabilir wavelet aile seçimi.

• Vurgulanacak detay ölçeğini kontrol etmek için yapılandırılabilir ayrıştırma seviyesi.

• Daha ileri işlem (filtreleme, eşikleme, tespit) için uygun tek kanallı çıktı üretir.

⚙️ Çalışma Şekli

Blok çalıştırıldığında, giriş görüntüsünü seçilen Threshold Type ve WaveletLevel ayarlarına göre işler. Sonuç, detay bileşenlerinin vurgulandığı ve sonraki bloklar için hazır hale getirilmiş yeniden yapılandırılmış bir gri tonlamalı görüntüdür.

📝 Kullanım Talimatları

1. Grayscale Image girişine bir gri tonlamalı görüntü kaynağı bağlayın.

2. Vurgulamak istediğiniz doku/detay özelliklerine uygun Threshold Type seçin.

3. Detay ölçeğini kontrol etmek için WaveletLevel değerini ayarlayın (etkileri görmek için düşükten başlayıp artırın).

4. Görselleştirme veya analiz blokları ile blok çıktısını kullanarak sonucu inceleyin veya işlemeye devam edin.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Giriş görüntüsü çok büyükse, işlem süresini ve bellek kullanımını azaltmak için bu bloktan önce Image Resizer kullanın.

• Dönüşüm öncesi gürültüyü azaltmak için görüntüyü Blur ile ön işleme tabi tutmak daha temiz detay vurgu sonuçları verebilir.

• Wavelet işleminden sonra iyileştirilmiş detayları tespit görevleri için ikili forma çevirmek amacıyla Image Threshold veya Image Adaptive Threshold kullanın.

• Çıktıyı Find Object veya Histogram On Line ile birleştirerek vurgulanmış görüntü üzerinde şekil veya çizgi tabanlı özellik analizi yapabilirsiniz.

• Ayarlama sırasında ara sonuçları hızlıca önizlemek için Show Image kullanın.

• Boru hattı oluştururken örnekleri veya hata ayıklama çıktılarını kaydetmek için Image Logger veya Image Write kullanın.

🛠️ Sorun Giderme

• Çıktı aşırı gürültülü veya parçalanmış görünüyorsa, WaveletLevel değerini düşürmeyi veya farklı bir Threshold Type seçmeyi deneyin.

• Görünür bir değişiklik yoksa, girişin tek kanallı doğru bir gri tonlamalı görüntü olduğunu doğrulayın ve WaveletLevel değerini biraz artırmayı deneyin.

• Sonuçlar çok kaba ise, daha ince detayları vurgulamak için WaveletLevel değerini azaltın.