Когато инсталираме LCD екрана за снаждане, как да се справим със снаждащите шевове е проблем, който много приятели са по-загрижени. Днес ще разгледаме метода за премахване на шевовете на снаждане на LCD екрани.
1. Методът на средно филтриране елиминира шевовете
Методът на средното филтриране е средното филтриране на зоната близо до шева. Пиксел с относително голяма разлика от заобикалящата стойност на сивата скала се приема като стойност, близка до заобикалящия пиксел, като по този начин се елиминира прекъсването на интензитета на светлината. Средният филтър обработва лентите около шевовете. Методът е бърз, но качеството е средно. Резултатът от изглаждането ще намали разделителната способност на изображението, което ще направи детайлите на изображението неизползваеми и ще доведе до размазване на изображението.
2. Използване на метода на уейвлет трансформация за премахване на шевове
Методът на уейвлет трансформация също е често използван метод в момента. Той използва пълноценно характеристиките на мулти-резолюцията на уейвлет трансформацията, за да реши проблема със зашиването на зашитите изображения. Принципът е: тъй като уейвлет трансформацията има характеристиките на лентов филтър, компонентите на уейвлет трансформацията от различни мащаби всъщност заемат определена честотна лента. Колкото по-голям е мащабът j, толкова по-висока е честотата на компонента. Следователно всеки компонент на вълната има малка честотна лента. Съгласно метода на уейвлет разлагане, двете изображения, които трябва да бъдат снаждани, първо се разлагат на уейвлет компоненти с различни честоти. Докато разлагането е достатъчно тънко, честотната лента на компонента на вълната е достатъчно малка. След това в различни мащаби се избират различни ширини на шевове и двете изображения първо се изписват от компоненти на вълни с различни мащаби, а след това цялото изображение се възстановява чрез процес на възстановяване. Така полученото изображение може да отговори добре на изискванията за острота и гладкост. Въпреки това, вълновата трансформация има и недостатъци. Например, алгоритъмът за уейвлет трансформиране е по-сложен и първо трябва да бъде снабден в домейна на уейвлет трансформацията. В процеса на изчисление се включват голям брой операции с плаваща запетая и проблеми с обработката на границите и са необходими изображения с голям капацитет в реалното производство. При обработката, компютърната памет е относително голяма, времето за обработка е сравнително дълго, а скоростта на снаждане е сравнително бавна.
