Цифровые методы анализа формы изображения

• Автор: Лазарев, Юрий Владимирович
• Шифр специальности: 01.04.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 106 c. : ил

Глава I. Морфологические методы в задачах анализа

изображений

§ I. Основы морфологического анализа изображений

1° Форма изображения, как элемента линейного

пространства функций

2° Разбиение изображений на подмножества поля

зрения

3° Теоремы о проекторах

4° Форма изображения, как оператор проектирования

§ 2. Морфологические методы в задачах выделения

идентификации и совмещения

1° Задачи идентификации и совмещения
2° Задача выделения объекта неизвестной формы
3° Частичный морфологический анализ
§ 3. ^Морфологические методы квантования изображений
Психофизический критерий верности воспроизведения
Глава II. Морфологические методы анализа папиллярных узоров
§ I. Обнаружение интегральных особых точек
§ 2. Отслеживание регулярной части папиллярных
узоров

Глава III. Цветные изображения
§ I. Морфологический анализ цветных изображений
§ 2. Форма цветного изображения
Заключение
Литература

ВВЕДЕНИЕ Проблема цифровой обработки изображений привлекает внимание в связи с задачами аэрокосмических исследований, работами по созданию роботов и искусственному интелекту, в физике высоких энергий при автоматической обработке фильмовой информации, в биологии и медицине, в связи с задачами анализа биологических структур, классификации хромосом, идентификации патологических клеток, анализа рентгенограмм и термограмм и т.д.
Чаще всего изображение является носителем информации об объекте исследования, которую требуется извлечь и проанализировать, однако в некоторых задачах изображение само является предметом анализа. Огромное количество информации, содержащееся в изображении делает цифровую обработку изображений одним из сложнейших направлений обработки сигналов, требующим мощной вычислительной техники и хорошо развитой периферии. Существуют и иные возможности при обработке и анализе изображений, из которых наиболее перспективные основаны на достижениях когерентной и некогерентной оптики. Для них характерно большое быстродействие, но цифровые системы по сравнению с оптическими обладают большей гибкостью в выполнении алгоритмов нелинейной обработки, итеративных процедур и решающих алгоритмов.
Обработке изображений предшествует процесс формирования изобретений фотографический, электронно-оптический, типографический и т.п.
Наиболее распространенным и совершенным является фотографический способ. Регистрация изображения на фотографической пленке основана на светочувствительных свойствах галогенидов сере бра. При освещении кристаллы галогенидов серебра изменяют свое состояние и образуют скрытое изображение. Под действием веществ, называемых проявителями, выделяется свободное метал-

с^фк-л >^4- £ц$*‘
При этом на множестве ^ Хф Х'д+4. ) ошибка приближения равна Ы . *№ }9 *<К/ у .ш Л л2
I / г
Определим асимптотику закона квантования из условия, чтобы на
всех множествах квантования ( ) ошибки были равными:
Х*к Х+Ь
§ ^ (б)б^ а~^~ ( = > к~к(х) .
х . х
Считая,что /цУу) -дифференцируемая функция X , имеем почти всюду: ,• А^х о *Л г,, , 1/ ./I ,/|7Л

Отсюда следует: * м ,
_ = /{МЫШМЕА №ИН Щ
[хф-{[ {&)М] рф I
Положив
найдем: ,, °ф\/мФГЬи-р/^О!
К £ ^'Г к/(ь**}1 .
или, с точностью до величин первого и второго порядков по Д, соответственно
- Ф~^} к <■*), - Е(*)--§ $ф[01)-((цШ
Решения этих уравнений имеют вид ,
^^= ^ ‘ + Т7 ’ ^ *|Ь м
2? Психофизический критерий точности аппроксимации изображения используется в том случае, когда качество аппроксимации оценивается зрительной системой человека. Рассматриваемый