+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Моделирование процессов выделения, сопровождения и классификации изображения движущегося воздушного объекта

  • Автор:

    Титов, Илья Олегович

  • Шифр специальности:

    05.13.18

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2012

  • Место защиты:

    Великий Новгород

  • Количество страниц:

    157 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы


Оглавление
Введение
Глава 1. Математические модели объекта и фона
1.1 Представление изображений объекта в цифровой форме
1.2 Модель шума
1.3 Модель процесса восстановления изображения
1.4 Модель сцены
1.5 Контурная модель
1.5.1 Границы объекта
1.6 Выводы
Глава 2. Выделение и сопровождение объекта
2.1 Признаки выделения объекта
2.2 Задача слежения за объектом
2.3 Взаимосвязь движения объектов и уровней яркости
2.4 Методы обнаружения движущихся объектов
2.4.1 Обнаружение объекта по особым точкам
2.4.2 Метод вычитания фона
2.4.2 Вероятностная модель сегментации
2.5 Методы сокращения объёмов обрабатываемой информации
2.5.1 Представление изображений пирамидами
2.5.2 Дооценивание вектора состояния динамической системы
2.6 Выводы
Глава 3. Метод контуризации объекта
3.1 Постановка задачи кодирования
3.2 Формирования полутонового изображения объекта
3.3 Кодирование контуров бинарных изображений
3.4 Представление контуров

3.5 Фильтрация и улучшения изображений
3.6 Дифференциальные операторы для двумерных изображений
3.7 Детектор краёв
3.8 Группировка согласующихся контурных фрагментов
3.9 Выводы
Глава 4. Классификация объекта по его форме
4.1 Требованья к системе формирования признаков
4.2 Форма изображения
4.3 Пространство признаков
4.4 Дескрипторы границ
4.4.1 Параметры формы
4.4.2 Фурье дескрипторы и их применение в описании формы
4.4.3 Признаки формы на основе анализа моментов
4.5 Построение классификатора
4.5 Классификатор на вероятностном подходе
4.6 Выводы
Глава 5. Описание исследовательского комплекса программ
5.1 Состав комплекса программ
5.2 Описание основных модулей комплекса
5.2.1 Модуль дооценивания вектора состояния динамической системы
5.2.2 Модуль кодирования внешней границы объекта
5.2.3 Модуль сопровождения и выделения движущегося объекта
5.3 Эксперимент
5.3.1 Объект класса “истребитель Миг-29”
5.3.2 Объект класса “вертолёт Ми-8”
5.3.3 Объект класса “ракета”
5.4 Рекомендаций по параметрической настройке
5.5 Выводы

Заключение
Библиографический список
Приложение. Листинги основных модулей программ

информацией, можно рассчитывать характеристики особых точек объекта, и искать именно эти точки на каждом кадре видеопоследовательности.
Рассмотрим два изображения, один из которых - образец, другой - сцена. Задача сводится к определению факта наличия образца на сцене, и к его локализации смотри рисунок 9. При этом образец на сцене может:
• иметь другой масштаб;
« быть повернут в плоскости изображения;
• быть в произвольном месте сцены;
• может быть зашумлен, виден не полностью, частично заслонен другими
предметами;
• может иметь отличную от образца яркость и контраст;
Методы обнаружения объекта по особым точкам основаны на выделении на образце ключевых точек и небольших участков вокруг них. Исходим из того, что ключевые точки присутствуют на образце всегда, по этой причине поиск образца можно свести к поиску на сцене ключевых точек образца. Поскольку ключевые точки сильно отличаются от основной массы точек, то их число будет существенно меньше, чем общее число точек образца.
Для каждой особой точки создаётся свой дескриптор, инвариантный к масштабу и вращению. Это значит, что описание ключевой точки будет одинаково, даже если образец изменит размер и будет повернут. Дескриптор представляет собой набор из 128 чисел для каждой ключевой точки. Дескрипторы одной и той же особой точки на образце и на сцене должны примерно совпадать [61, 63].

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.482, запросов: 967