Abstract: This paper introduces a new class of spatial filters, here coined the proportional convolution filters. These filters are constructed in such way that the values assigned to each kernel cell are weighted as a function of the trigonometric distance of the cells to the kernel centre. A set of high-pass and low-pass proportional filters were designed using a specially tailored algorithm and a Delphi-based code that allows producing multi-dimensional filters. These filters underwent a twofold test. Firstly, the filters were tested against an instructive digital image of a candle flame. This image was employed as it shows large and detailed variations in color tones (low frequencies) and an assortment of possible boundaries between tones (high frequencies). Secondly, the filters were applied to a Landsat-5 TM image containing a variety of landforms. Results showed the efficiency of the filters and the adequacy of an array of kernel sizes to enhance both tonal and edge variations in a digital image, demonstrating that the proportional filters can benefit numerous applications in several fields of Geosciences Ver menos

Resumo: Este artigo apresenta uma nova classe de filtros espaciais, aqui denominados como filtros de convolução proporcionais. Esses filtros são construídos de tal forma que os valores atribuídos a cada célula do kernel são ponderados em função da distancia trigonométrica das células para o centro do kernel. Um conjunto de filtros proporcionais, tanto passa-altas como passa-baixas, foram projetados usando um algoritmo especialmente adaptado e um código baseado em Delphi que permite à produção de filtros multidimensionais. Esses filtros foram submetidos a um teste duplo. Em primeiro lugar, os filtros foram testados em uma imagem digital de uma chama de vela. Esta imagem foi utilizada por mostrar grandes e progressivas variações de cor (baixas frequências) e uma variedade de possíveis limites entre os tons (frequências altas). Em segundo lugar, os filtros foram aplicados a uma imagem Landsat-5 TM com diversidade tonal e de formas de relevo. Os resultados mostraram a eficiência dos filtros e da adequação de diferentes tamanhos de kernel para melhorar tanto variações tonais como de borda em imagens digitais, demonstrando que os filtros proporcionais podem ter inúmeras aplicações em diversos campos das Geociências Ver menos