Модели и алгоритмы обнаружения и оценки параметров изображений динамических объектов в видеокомпьютерных системах

Модели и алгоритмы обнаружения и оценки параметров изображений динамических объектов в видеокомпьютерных системах

Автор: Бохан, Константин Анатольевич

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2001

Место защиты: Рязань

Количество страниц: 200 с. ил

Артикул: 340447

Автор: Бохан, Константин Анатольевич

Стоимость: 250 руб.

Модели и алгоритмы обнаружения и оценки параметров изображений динамических объектов в видеокомпьютерных системах  Модели и алгоритмы обнаружения и оценки параметров изображений динамических объектов в видеокомпьютерных системах 

1. Анализ методов обработки изображений применительно к задаче обнаружения и оценки параметров динамических объектов
1.1. Качественная постановка задачи обнаружения и оценки параметров динамических объектов на изображениях
1.2. Методы, основанные на сегментации
1.3. Корреляционные методы
1.4. Разностные методы
Выводы
2. Математические модели и комплексный алгоритм обнаружения, оценки параметров и классификации динамических объектов.
2.1. Математические модели обрабатываемых изображений
2.2. Аналитический алгоритм обнаружения и выделения динамических объектов.
2.3. Разметка и параметризация выделенных сегментов.
2.4. Классификация выделенных сегментов.
2.5. Критерии оценки качества работы алгоритмов обнаружения и выделения объектов
2.6. Статистическое моделирование аналитического алгоритма обнаружения и выделения динамических объектов.
Выводы.
3. Эвристический алгоритм обнаружения и выделения
изображений динамических объектов. Исследование и
сравнительный анализ
3.1. Эвристический алгоритм обнаружения и выделения динамических объектов.
3.2. Статистическое моделирование эвристического алгоритма обнаружения и выделения динамических объектов
3.3. Сравнительный анализ аналитического и эвристического алгоритмов обнаружения и выделения динамических объектов.
Выводы
4. Специальное алгоритмическое и программное обеспечение.
Апробация разработанных алгоритмов
4.1. Структура специального программного обеспечения
4.2. Алгоритм разметки и параметризации сегментированного изображения
4.3. Алгоритм классификации сегментов.
4.4. Экспериментальная проверка работоспособности алгоритмов обнаружения и выделения изображений динамических объектов на реальных видеосюжетах.
Выводы
Заключение
Список литерату


Сравнительный анализ аналитического и эвристического алгоритмов обнаружения и выделения динамических объектов. Специальное алгоритмическое и программное обеспечение. Алгоритм классификации сегментов. Экспериментальная проверка работоспособности алгоритмов обнаружения и выделения изображений динамических объектов на реальных видеосюжетах. Приложение I. Приложение II. Ниже приводится краткий обзор методов обработки изображений применительно к рассматриваемой задаче. При этом внимание уделено методам, основанным на сегментации изображений, корреляционным и разностным методам. Методы сегментации позволяют разделить изображение на совокупность областей, удовлетворяющих некоторым критериям однородности, или, наоборот, выделить границы неоднородных участков изображения , , , , , , , , 0, 8. В первом случае выделенные области характеризуются одинаковым набором определенных признаков. Признаком называется простейшая отличительная характеристика или свойство. Различают естественные и искусственные признаки . Естественные признаки могут быть установлены визуальным анализом. К ним относятся яркость, текстура различных областей, форма контуров объектов и т. Искусственные признаки трудно установить визуально. Они получаются в результате специальной обработки или измерения изображения. К искусственным признакам относятся гистограммы распределения яркости, спектры пространственных частот и др. Описав искомый объект совокупностью некоторых признаков, можно выделить его в исследуемом изображе 1Ии. Пусть далее Л Л0, . X А подмножество граничных точек всех областей , т 0,К.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.246, запросов: 244