Проекционный метод решения некоторых задач обработки и анализа изображений

Проекционный метод решения некоторых задач обработки и анализа изображений

Автор: Наджафи, Мохсен Мохаммадали

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2004

Место защиты: Москва

Количество страниц: 110 с. ил.

Артикул: 2740449

Автор: Наджафи, Мохсен Мохаммадали

Стоимость: 250 руб.

Оглавление
Введение.
Глава 1. Проекционный метод обработки изображений
Глава 2. Проекционный метод подавления блочного эффекта
2.1. Блочный эффект при сжатии изображений.
2.1.1. Сжатие Изображений
2.1.2. Существующие методы подавления блочного эффекта.
а. Встроенная выходная обработка i для улучшения сжатых изображений.
б. Проективная пространственная адаптивная реконструкция блочнокомпрессированных изображений
2.2. Анализ возникновения блочного эффекта.
2.3. Разработанные алгоритмы подавления блочного эффекта.
а. Подавление блочного эффекта за счет усреднения энергий блоков.
б. Применение проекционного метода для подавления блочного эффекта
в. Метод подавления блочного эффекта использующий проекционный метод и метод усреднения энергий
г. Метод оценивания величины блочного эффекта
Стандартный метод оценивания величины блочного эффекта.
Предложенный метод оценивания величины блочного эффекта
Глава 3. Проекционный метод нахождения границ изображений
3.1 Модель границы изображения.
3.2.Фильтрация изображений с использованием функций Эрмита.
3.3. Проекционный метод дифференцирования функции интенсивности
3.4. Методы выделения границ и результаты расчетов.
Глава 4. Программный комплекс, реализующий проекционный метод обработки изображений
4.1. Общие программы проекционного метода
4.1.1. Общая структура и программы проекционного метода
4.1.2.0писание основных функций реализующих проекционный мстод
4.2. Программная реализация проекционного метода подавления блочного эффекта.
4.2.1. Общая структура и программы проекционного метода подавления блочного эффекта
4.2.2. Описание основных функций реализующих проекционный метод подавления блочного эффекта.
4.3. Программная реализация проекционного метода нахождения границ изображений.
4.3.1. Общая структура и программы проекционного метода нахождения границ изображений
4.3.2. Описание основных функций реализующих проекционный метод нахождения границ изображении
Заключение
Список литературы


В работе разработаны численный метод нахождения области локализации функций Чебышева-Эрмнта, метод аппроксимации двухмерной функции интенсивности на основе одномерного проекционного метода и метод нормирования функций Чебышева-Эрмита, сохраняющий общую энергию изображения. Показана близость изображений, полученных проекционным методом и методом, основанном на разложении в тригонометрический ряд Фурье при одинаковом числе членов разложения. Предложены методы подавления эффекта Гиббса, возникающего при применении проекционного метода. Вторая глава посвящена разработке метода подавления блочного эффекта на изображениях, использующего проекционный метод и метод усреднения энергий блоков. В разделе 2. Фурье для Л^ЕС-компрессии), разбиение изображения на блоки, и кодирование дтя передачи по каналу связи. Описывается эффект блочности, возникающий при независимой обработке нсперекрывающихся блоков и выражающийся в резком изменении интенсивности на границах блоков изображения. В разделе 2. Описаны методы встроенной выходной обработки и проективной пространственной адаптивной реконструкции. Раздел 2. На примере 1РЕО-компрессии рассмотрены основные параметры, влияющие на возникновение блочного эффекта: массив квантования; количество рассматриваемых коэффициентов линейного преобразования, размеры блоков. Па основе проведенного анализа изображение разделяется на две составляющие: часть, содержащую информацию об интенсивности блоков, и часть, содержащую информацию о деталях изображения. Ставится задача подавления блочного эффекта, включающая в себя усиление контуров объектов внутри блока и сглаживание границ между блоками, т. В разделе 2. Алгоритм усреднения энергий блоков включает в себя вычисление энергии для каждого блока и автоматическое выделение блоков, для которых будет проводиться усреднение. Если разность энергии между данным и соседним блоком меньше порога, то этот соседний блок участвует в усреднении и энергия рассматриваемого блока перенормируется . Для подавления блочного эффекта в высокочастотных областях в работе используется проекционный метод. В рамках проекционного метода, проводится аппроксимация всего изображения с использованием разложения функции интенсивности в ряд но функциям Эр. Показано, что метод полной замены изображения его аппроксимацией проекционным методом даст результаты близкие результатам метода, использующего аппроксимацию информации только по строкам и столбцам, примыкающим к границам блоков. Используя метрику Р5ЫЯ, проведено сравнение результатов подавления блочного эффекта для стандартного тестового изображения с существующими методами, использующими информацию о положении границ блоков, показавшее эффективность проекционного метода. Естественное объединение предложенных двух методов позволило построить эффективный метод подавления блочного эффекта для всего изображения. Было показано, что первый вариант является более предпочтительным. Использование метрики РБЫЯ для оценки эффекта подавления блочного эффекта недостаточно эффективно. Это объясняется, в том числе тем, что этот метод не ориентирован на анализ информации на границах блоков. В данной работе предложена новая метрика оценка блочного эффекта на изображениях, и проведено ее сравнение с существующим методом оценки блочности. Предложенная метрика показала для всех случаев наилучшее соответствие результатам визуального анализа. Третья глава посвящена разработке метода выделения границ зашумленных изображений на основе проекционного метода. В разделе 3. Все эти модели, в той или иной форме, требуют для нахождения границ решения задачи сглаживания исходной информации и анализа полученных производных различного порядка. В разделе 3. Рассмотрены подходы, основанные на проекционным методе и методе, использующем разложение функции интенсивности в тригонометрический ряд Фурье. В разделе 3. Возрастание ошибки в коэффициентах разложения производных существенно медленнее у предложенного проекционного метода, чем и объясняется эффективность этого подхода, как для получения, так и для анализа областей максимумов и нулей производных, необходимых для построения методов выделения границ изображений, в сравнении с использованием тригонометрического ряда Фурье.

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: 0.271, запросов: 244