Центральный Дом Знаний - Фурман Я. А., Юрьев А. Н., Яншин В. В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображени

Информационный центр "Центральный Дом Знаний"

Заказать учебную работу! Жми!



ЖМИ: ТУТ ТЫСЯЧИ КУРСОВЫХ РАБОТ ДЛЯ ТЕБЯ

      cendomzn@yandex.ru  

Наш опрос

Как Вы планируете отдохнуть летом?
Всего ответов: 903

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0


Форма входа

Логин:
Пароль:

Фурман Я. А., Юрьев А. Н., Яншин В. В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображени

Фурман Я. А., Юрьев А. Н., Яншин В. В. 
Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1992г—248 с. 

Рассмотрены модели и методы обработки и распознавания изображений в бинарных по яркости сценах. Основное внимание уделено подходам, приводящим к алгоритмам, реализующимся на современных вычислительных устройствах. Для синтеза алгоритмов применен аппарат дискретных цепей Маркова. На его основе с использованием одномерной модели строк (столбцов) бинарного изображения описаны новые подходы к фильтрации бинарной сцены, обеспечивающие небольшие временные затраты. Обобщен метод цепного кодирования контуров изображения по Фримену на комплексную плоскость. Книга предназначена для научно-технических работников, занимающихся разработкой алгоритмов, проектированием устройств обработки изображений и распознавания образов, а также аспирантов и студентов старших курсов соответствующих специальностей.

Содержание:
ВВЕДЕНИЕ ..................... 4
Список сокращений................... 5
1.
ОБЩИЕ ПОДХОДЫ К ОБРАБОТКЕ И РАСПОЗНАВАНИЮ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 1.1.
Бинарные изображения ............. 6
1.2.
Задачи обработки
бинарных изображений............. 11
1.2.1.
Формирование
бинарных изображений........... 12
1.2.2.
Кодирование
бинарных изображений............. 15
1.2.3.
Фильтрация
бинарных изображений ............. 15
1.3.
Сведения из теории
дискретных- цепей   Маркова..........16
1.4.
Основные подходы
к решению задач срыва
слежения   конечного  автомата..........20
2.
ОБНАРУЖЕНИЕ
СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ, ЗАДАННЫХ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ 2.1.
Введение...................23
2.2.
Синтез алгоритмов обнаружения стохастических сигналов, заданных
в пространстве состояний............25
2.3.
Анализ рекуррентного
алгоритма   обнаружения............32
2.4.
Рекуррентные алгоритмы обнаружения стохастических сигналов в пространстве состояний на фоне коррелированных
помех и шумов................36
2.5.
Синтез фильтров обнаружения
стохастических сигналов в пространстве состояний
для непрерывного времени............43
2.6.
Рекуррентный алгоритм многоальтернативного обнаружения стохастических сигналов
в пространстве состояний............50
3.
ОБРАБОТКА БИНАРНЫХ СЦЕН В ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБЛАСТИ 3.1.
Введение..................57
3.2.
Необходимые сведения
из теории многошаговых процедур
принятия решений...............58
3.3.
Подавление   шумов..............68
3.4.
Обнаружение
пространственно распределенных
объектов..................71
3.5.
Выделение
нодозрительиых областей сцены
по признаку наличия сгущений..........77
3.6.
Селекция на площади.............80
3.7.
Двухпороговые алгоритмы фильтрации
с заполнением окна..............85
3.8.
Согласованная фильтрация
бинарных изображений.............94
3.9.
Анизотропные пеленгационные фильтры
бинарных изображений.............99
3.10.
Математические модели
и вероятностная эффективность
бинарных медианных фильтров
и их обобщений................102
3.11.
Вероятностная эффективность логических комбинаций бинарных медианных
и процентильных фильтров............109
3.12.
Синтез математических моделей алгоритмов обнаружения пространственно-протяженных объектов при описании бинарной сцены
сложными цепями Маркова...... lit
3.13.
Вероятностная эффективность алгоритмов сглаживания
бинарных изображений.............119
4.
МЕТОДЫ КОНТУРНОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ИХ ФОРМЕ 4.1.
Вводные замечания...............122
4.2.
Способы кодирования
контуров  изображений.............124
4.3.
Линейные пространства
контуров  изображений.............132
4.3.1.
Сравнение свойств
пространств элементов кода ........... 132
4.3.2.
Линейные пространства
вектор-контуров ................ 135
4.3.3.
Особые свойства скалярного произведения
в пространстве Ск...............141
4.4.
Преобразования и свойства комплекснозначных
моделей контура................144
4.5.
Формирование признаков изображений
по кодам их контуров..............146
4.5.1.
Получение признаков
по статистическим характеристикам
кода первой разности..............146
4.5.2:
Определение характеристик
формы изображений..............149
4.6.
Распознавание изображений с сильной вариабельностью
формы по их контурам.............153
4.6.1.
Характер группировки точек изображений относительно точки
эталонного изображения.............153
4.6.2.
Синтез классификатора изображений с сильной вариабельностью формы на базе полиномиальной
модели контура ................ 156
4.6.3.
Классификатор изображений
с сильной вариабельностью формы
иа базе марковской
модели контура................160
4.7.
Обнаружение и прослеживание
контуров бинарных изображений .   . .......162
4.8.
Прослеживание
прямолинейной границы изображения
иа многоградациоином фоне...........172
4.8.1.
Марковская модель
процесса прослеживания.............172
4.8.2.
Методика решения задачи прослеживания
прямолинейной границы изображения........175
4.9.
Специальные операции
с контурами изображений............179
4.9.1.
Стандартизация кода контура...........179
4.9.2.
Эквализация кода контура ............ 181
5.
СОГЛАСОВАННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ КОНТУРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ
5.1.
Постановка задачи...............183
5.2.
Контурный
согласованный фильтр
и механизм его работы.............184
5.3.
Свойства контурных
согласованных   фильтров............188
5.4.
Прохождение широкополосного шума через контурный
согласованный  фильтр.............194
5.4.1.
Модель шума.................194
5.4.2.
Корреляционная функция и дисперсия
выходного процесса..............195
5.4.3.
Корреляционный момент вещественной и мнимой частей шумового выходного
вектора КСФ.................197
5.4.4.
Плотность распределения вероятности шума
иа выходе КСФ................198
5.5.
Прохождение
зашумлениого вектор-контура
через КСФ..................202
5.5.1.
Модель зашумлеиного ВК............202
5.5.2.
Корреляционный момент вещественной и мнимой частей
зашумлениого выходного вектора КСФ........202
5.5.3.
Плотность распределения вероятности зашумлениого
выходного вектора КСФ.............204
5.6.
Эффективность подавления широкополосных шумов
контурным согласованным фильтром........208
5.7.
Статистические характеристики нормы
шумового вектор-контура............210
5.7.1.
Распределение вероятностей нормы
шумового  вектор-контура............210
5.7.2.
Анализ распределения вероятностей нормы
шумового  вектор-коитура......... 212
5.8.
Анизотропная бинарная фильтрация и комплексное кодирование при обнаружении
движущихся   объектов.............216
5.9.
Факторы, ограничивающие применимость методов
контурного анализа .............. 221
ЛИТЕРАТУРА ....................225
Приложение П1. Вывод разностного уравнения для импульсной переходной характеристики дискретного фильтра обнаружения.....231
Приложение П2. Оценка выполнения условия существования дискретного фильтра обнаружения................232
Приложение ПЗ. Вывод соотношений для матрицы Фх(1, 1—1).   ■   ■   ■ 234 Приложение П4. Вывод уравнения, для импульсной переходной характеристики непрерывного фильтра обнаружения..........235
Приложение П5. Цепи Маркова с пространственными матрицами вероятностей переходов......... .   .........236
Loading

Календарь

«  Сентябрь 2019  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30

Архив записей

Друзья сайта

  • Заказать курсовую работу!
  • Выполнение любых чертежей
  • Новый фриланс 24