Структурные представления и методы кодирования графических изображений в интеллектуальных телекоммуникационных системах

• Автор: Кузнецов, Андрей Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 164 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. ОБЗОР МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ КОДИРОВАНИЯ И СЖАТИЯ ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. Структурно-графические свойства изображений

1.2. Обработка изображений на основе центроидной фильтрации

1.3. Основные цветовые модели и цветовые координатные системы

1.4. Представление графической информации

1.4.1. Основные типы данных изображений

1.5. Методы обработки цифровой графической информации

1.6. Полученные результаты и выводы

Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С УЧЕТОМ ИХ ПЛАНА ПОСТРОЕНИЯ И ГРАФИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ИХ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ
2.1. Представление плана построения изображения
2.2. Определение инвариантов структуры изображений относительно группы преобразований
2.3. Пространственно-структурные свойства изображений
2.4. Структурно-контурная модель графических изображений
2.5. Учет искажающих факторов формирования графических изображений,
маскирующие и усложняющие структуру изображений
2.6. Полученные результаты и выводы
Глава 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО ЦВЕТОТОНОВОГО
И ЦЕНТРОИДНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЙ И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
ЦЕПНОГО КОДИРОВАНИЯ
3.1. Система адаптивного цветотонового преобразования изображений
3.1.1. Математические характеристики кластеров
3.1.2. Выделение габаритных экстентов, содержащих проекцию цветового кластера
3.2. Цветокоррекция графических изображений
3.3. Структурно-цветовой анализ изображений
3.3.1. Сжатие цветовых кластеров изображения и подавление межкластерной диффузной среды с помощью центроидного фильтра
3.3.2. Стохастические искажения характеристик кластеров цветовых компонент
3.3.3. Стратификация изображений с помощью методики структурно-цветового анализа
3.4. Эффективное представление и кодирование графических изображений с использованием преобразований
3.5. Линейные и планарные операторы формирования растра
3.6. Показатели степени сжатия графической информации методом дифференциального цепного кодирования на основе оценки плотности структурных элементов изображений
3.7. Полученные результаты и выводы
Глава 4. СХЕМЫ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОВ, АЛГОРИТМЫ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
4.1. Алгоритмы, программное обеспечение и технология
4.2. Обработки изображений на основе использования настраиваемых окон
4.3. Алгоритмические средства селекции структурных элементов
графических изображений
4.3.1. Программная реализация селекции структурных элементов
методом центроидной фильтрации
4.3.2. Программное обеспечение для адаптивного цветотонового преобразования изображений
4.3.3. Перспективные направления повышения эффективности разработанных алгоритмов и программ
4.3.4. Оценка эффективности модифицированного алгоритма обработки данных при центроидной фильтрации изображений
4.4. Полученные результаты и выводы
Заключение
Литература
Акт о внедрении результатов диссертационной работы

рого находятся единичные значения основных цветов. Этот треугольник часто называют треугольником Максвелла, Цветность какого-либо цвета определяется не 3 его ЦК, а соотношением между ними, т. е. положением в цветовом пространстве прямой, проведенной из начала координат через точку данного цвета. Другими словами, цветность определяется только направлением, а не абсолютной величиной цветового вектора, и, следовательно, ее можно характеризовать положением точки пересечения этого вектора (либо указанной прямой) с единичной плоскостью. Вместо треугольника Максвелла часто используют цветовой треугольник более удобной формы - прямоугольный и равнобедренный. Положение точки цветности в нем определяется двумя координатами цветности, каждая из которых равна частному от деления одной из ЦК на сумму всех 3 ЦК. Двух координат цветности достаточно, т.к. по определению сумма ее 3 координат равна 1. Точка цветности исходного (опорного) цвета, для которой 3 цветовые координаты равны между собой (каждая равна 1/3), находится в центре тяжести цветового треугольника.
Фактически основой всех ЦКС является система, кривые сложения которой были определены экспериментально [33]. Ее основными цветами являются чистые спектральные цвета, соответствующие монохроматическим излучениям с длинами волн 700,0 (красный), 546,1 (зеленый) и 435,8 нм (синий). Исходная (опорная) цветность - цветность равноэнергетического белого цвета Е (т.е. цвета излучения с равномерным распределением интенсивности по всему видимому спектру). Кривые сложения этой системы, принятой CIE (Commission Internationale de V Eclairage— Международной комиссией по освещению) в 1931 году и известной под названием международной колориметрической системы CIE RGB (от англ., нем. red, rot — красный, green, grim — зеленый, blue, blau —синий, голубой), показаны на рис. 1.4.
Данная модель используется в таких светящихся устройствах, как телевизионные кинескопы и компьютерные мониторы. Для создания всех цветов, встречающихся в природе, они смешивают три первичных цвета RGB