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

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.