Методы анализа текстур на изображении

• Автор: Шевяков, Сергей Борисович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 154 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Применение модели пирамидального описания к текстурным изображениям.

1.1. Исходные положения .

1.1.1. Понятие текстуры.

1.1.2. Однородные и регулярные структуры.

1.1.3. Тексел.

1.2. Анализ состояния проблемы анализа текстур .

1.2.1. Проблема отыскания тексела при определении формы по текстуре.

1.2.2. Анализ текстур зрительной

системой человека

1.2.3. Некорректность задач обработки Изображений по Адамару
1.2.4. Активное восприятие сенсорной
информации.
1.3. Информационная модель пирамидального описания
1.4. Цели и задачи
ГЛАВА 2. Информационные модели анализа текстур
2.1. Особенности применения ипирамиды
с учетом геометрии поля зрения
2.2. Формализация стандартных методов анализа сигналов под задачу анализа текстур .
2.2.1. Обнаружение изображения4
2.2.2. Различение изображений.4
2.2.3. Оценка параметров изображений.
2.2.4. Фильтрация изображений
2.2.5. Разрешение изображений, как сигнала и Распознавание изображений.
2.3. Задача обнаружения текстуры
2.3.1. Постановка задачи.
2.3.2. Коэффициент однородности
2.3.3. Метод сдвига поля зрения
2.3.4. Метод сужениярасширения поля зрения
2.3.5. Обобщение методов.
2.4. Задача выделения и измерения прямоугольного тексела.
2.4.1. Постановка задачи.
2.4.2. Информационная модель решения задачи
2.4.3. Алгоритм выделения элементарного блока.
2.4.4. Количество текселов на планигоне
2.5. Выделение границ текстур .
2.5.1. Постановка задачи.
2.5.2. Информационная модель решения задачи
2.5.3. Алгоритм выделения границ.
2.6. Выводы.
ГЛАВА 3. Информационная модель активного
управления полем зрения
3.1. Тремор поля зрения.
3.1.1. Понятие тремора.
3.1.2. Чувствительность планигона
3.1.3. Способ повышения чувствительности планигона.
3.2. Дрейф поля зрения
3.2.1. Понятие дрейфа.
3.2.2. Поиск точки на линии пересечения
текстур
3.2.3. Выделение линии пересечения текстур.
3.3. Выводы.
ГЛАВА 4. Практическое приложение разработанных методик.
4.1. Обнаружение пятен на электроннолучевых трубках
4.2. Обнаружение дефектов на движущемся металлопрокате в реальном масштабе времени . .
4.3. Активный многоуровневый видеосенсор
4.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
0кдес1ра8са1 код основных модулей программы
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Существуют близкие по смыслу алгоритмы выделения отдельных линейных структур. Однако представляется важным решение задачи именно в вышеуказанной постановке. При анализе произвольных изображений актуальной задачей является выделение границ между различными текстурами, что также пересекается с задачей сегментации . Информационная избыточность [], обусловленная регулярностью текстуры, определяет актуальность проблемы сжатия текстурных изображений. Под сжатием понимается анализ текстуры для цели выделения неделимой части текстуры, а затем, при необходимости, последующего синтеза. Сжатое изображение используется в качестве самостоятельного объекта распознавания, поэтому сжатие может рассматриваться как вариант предобработки, наряду с традиционными методами []. Применение распространенных методов топологического сжатия в данном случае не будет эффективным по причине сложно-составной структуры. Целесообразной является разработка способа выделения неделимого тексела. Актуальным является практическое приложение разработанных алгоритмов анализа текстурных изображений, например, в дефектоскопии искусственно создаваемых текстур. Разработка системы распознавания, оптимально пригодной для работы с текстурными изображениями. Формализовать стандартные методы анализа сигналов под задачу анализа текстурных изображений. Анализ стандартных методов с позиций теории активного восприятия. Разработать методы обнаружения текстуры в поле зрения. Проанализировать степень однородности исследуемого изображения, с помощью некоторого критерия . Проанализировать геометрию тексела. Провести анализ применительно к различным типам границ. Разработана информационная модель коэффициента однородности изображения, обеспечивающего минимально возможную вычислительную сложность. Разработаны методы сдвига и сужения/расширения поля зрения, представляющие собой методы активного управления полем зрения. Формализовано понятие прямоугольного тексела и разработан алгоритм его выделения. Исследованы свойства тексела и элементарного блока текстуры. Разработана информационная модель однородности на изображении. Разработан алгоритм построения изображения однородности. Разработаны процедуры управления полем зрения, формализующие процесс «тремора» и «дрейфа» глаза . Реализованы в виде единой программной системы анализа текстурных изображений алгоритмы построения пирамидального описания, методов сдвига и сужения поля зрения, выделения элементарного блока, а также построения пирамиды однородности. Проведена проверка разработанного программного комплекса на множестве изображений как реальных, в том числе искаженных, так и идеальных текстурах. Полученные результаты подтверждают эффективность методов анализа и разработанных алгоритмов. VI 1-й Нижегородской сессии молодых ученых. Технические науки. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ [-] . Работа состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка и приложения, содержит 1 страниц машинописного текста, рисунков и 2 таблицы. Список литературы включает в себя наименований . В первой главе вводятся основные определения. Рассмотрены виды текстур, а также приведены отличия в определениях однородности и регулярности с позиций системного анализа. Проводится аналитический обзор литературы с целью ознакомления с состоянием проблемы текстурного анализа с различных позиций и подходов. Приводится понятие пирамидальной модели описания, согласно теории активного восприятия (TAB), метод построения U-пирамиды. Определены цели и задачи, подлежащие решению. Определение 1. В общем случае под текстурой (от лат. Класс текстурных изображений весьма широк. К природным текстурам относятся, например, естественный рисунок тангенциального или радиального разрезов древесины, отпечаток пальца, распил породы мрамора, срез кристаллической решетки горного хрусталя, фотография кроны дерева (рис. Например, стена кирпичного дома, забор, паркетный пол (рис. Рис. Хорошо заметно, что одни изображения (рис. Одним из важных свойств текстурных изображений является их однородность и регулярность.