การเน้นภาพเชิงพื้นที่ (Spatial enhancement or Spatial and Directional Filtering )

การเน้นภาพเชิงพื้นที่จะปรับเปลี่ยนค่าของจุดภาพนั้นๆ ตามค่าของจุดภาพที่อยู่โดยรอบ (Surrounding pixels) สำหรับการปรับเน้นคุณภาพของข้อมูลภาพวิธีนี้ เป็นเทคนิคที่จะกรองข้อมูลโดยอาศัยหลักการทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่า “Convolutionfiltering” ซึ่งจะใช้หน้าต่างกรอง (Kernel) ในลักษณะ 2 มิติ โดยเลื่อนหน้าต่างให้ตารางที่อยู่ศูนย์กลางวิ่งผ่านทีละจุดภาพ (pixel)แล้วแทนค่าจุดภาพนั้นๆ ด้วยค่าเฉลี่ยหรือกรรมวิธีทางคณิตศาสตร์อื่นๆ ของบรรดาจุดภาพข้างเคียงภายในหน้าต่างกรอง ซึ่งมีด้วยกันหลายวิธี สำหรับในบทปฏิบัติการนี้จะกล่าวเฉพาะวิธีพื้นฐาน คือ Low Pass Filtering และ High-Pass Filtering

(1) Low Pass Filtering (LPF)
Low Pass Filtering เป็นการเน้นภาพเชิงพื้นที่ ด้วยการลดระดับความถี่เชิงพื้นที่ของข้อมูลภาพ(Spatial frequency) ทำให้ภาพที่ได้ใหม่มีลักษณะเรียบ (Smooth) หรือพร่ามัว (Blur) มากขึ้น หลักการของเทคนิคการเน้นภาพแบบนี้ จะทำการคำนวณระดับค่าสีเทาของแต่ละจุดภาพด้วยการหาค่าเฉลี่ย (Average) ของระดับค่าสีเทาเดิมรอบจุดภาพนั้น ด้วยจำนวน n x m จุดภาพ ค่า n และ m จะต้องเป็นเลขคี่เสมอ เช่น 3 x 3, 5 x 5, หรือ 7 x 7 เป็นต้น ขนาด n x m เรียกว่าKernel หรือ BOXCAR ในกรณีที่หน้าต่างกรองมีขนาดเล็กไม่สามารถทำให้ภาพเรียบ อาจเลือกใช้หน้าต่างกรองที่มีขนาดใหญ่ขึ้นมา แต่จะเพิ่มอัตราเสี่ยงต่อการสูญเสียรายละเอียดของข้อมูลจริงในภาพขึ้นด้วย

(2) High Pass Filtering (HPF)
High-Pass Filtering เป็นเทคนิคที่ใช้เน้นข้อมูลภาพบริเวณที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลัน เช่นเส้นขอบอ่างเก็บน้ำ หรือชายฝั่งทะเล วิธีปฏิบัติคือจะทำการกรองภาพให้เรียบก่อนโดยทำ Low pass filtering (LPF) แล้วนำค่าระดับสีเทาที่ได้ในแต่ละจุดภาพของ LPF ไปลบออกจากค่าความเข้มของข้อมูลภาพเดิม (original data) จะได้ภาพใหม่อีกภาพหนึ่งที่แสดงผลต่าง ซึ่งจะใช้ภาพที่แสดงผลต่างที่ได้นี้เป็นส่วนของการเน้นภาพ โดยบวกกลับเข้าไปในภาพเดิม ทำให้ได้ภาพที่มีการเน้นขอบ (Edge enhancement) ที่ชัดเจนขึ้น