Разработка и исследование методов анализа и обработки графической информации в условиях неопределенности

• Автор: Андонова, Наталья Сергеевна
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 178 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ. Глава 1. Основные определения. Дискретная модель для выбора наиболее гладкой функции яркости. Вероятностная модель края. Дискриминантная функция. Оценивание положений краевых точек. Транзитивное замыкание дискриминантной функции. Восстановление полуюновою изображения с помощью локального метода. Оценка характеристик движения объектов по серии кадров. Выводы. Глава 2. ОБРАБОТКИ И ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ КОНТУРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ. Постановка задачи. Анализ известных алгоритмов. Теоретикографовая модель получения связного контура. Основные определения. Алгоритм выделения контурною изображения. Выделение базового контура объекта. Постановка и описание задачи. Задача сглаживания контура при нечетких ограничениях. Выводы. Глава 3. Постановка задачи. Анализ известных алгоритмов. Генерирование плоских проекций трехмерных объектов. Применение различных мер близости для классификации контурных изображений. Вероятностная модель контурного изображения. Задача классификации изображений.


В работе описывается подход, основанный на применении преобразования Фурье, когда контур изображения представляется как перио
дическая комплексная функция, что делает описание инвариантным относительно преобразований подобия на плоскости вращение, перенос и масштабирование. Затем производится сравнение контурных изображений анализируемых и эталонных объектов. В последнее время значительное внимание уделяется структурному анализу пространственных объектов 4,, и т. Данный подход основывается на определении некоторых основных частей анализируемого объекта, обладающих легко выделяемыми особенностями. К числу таких особенностей или признаков относят контуры составных частей объекта, дифференциальные характеристики указанных частей и т. В дальнейшем на основании топологических понятий решается задача построения некоторого графа, характеризующего смежность элементов объекта или некоторые другие виды отношений между элементами. К числу основных недостатков, присущих перечисленным подходам, следует отнести чисто описательный характер модели, базирующейся на заранее заданных уравнениях сложного объекта. Модель описывает структуру объекта произвольным образом, зависящим от порядка выделения элементов и их особенностей. В результате теряется единственность описания, и возникает проблема изоморфности полученных таким образом структурных описаний. Для классификации и распознавания трехмерных контуров можно использовать различного рода меры близости ,. Наиболее распространенной является мера близости, основанная на евклидовой метрике имеет вид
1Яг1Фу Ж

где и Л анализируемый и эталонный контуры.