Системы распознавания плоских и объемных изображений по их форме на основе контурного анализа

• Автор: Хафизов, Ринат Гафиятуллович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Йошкар-Ола
• Количество страниц: 325 с. : ил.

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ
АВО - алгоритм вычисления оценок
АКФ - автокорреляционная функция
ВКФ - взаимно корреляционная функция
ДПФ- дискретное преобразование Фурье
ИХ - импульсная характеристика
КвЛФ - кватернионный линейный фильтр
КЗС- комплекснозначный сигнал
КСФ - контурный согласованный фильтр
КТС- кватернионный сигнал
ЛА-летательный аппарат
МВТ - множество ближайших точек
НСП - нормированное скалярное произведение
ПГТО - пространственный групповой точечный объект
ПУ - пороговое устройство
РВ - радиус-вектор
РЭС- равномерный энергетический спектр
СП - скалярное произведение
СИФ - согласованно-избирательный фильтр
СФ - согласованный фильтр
ФСП - формирователь скалярного произведения
ЧКП - частотный коэффициент передачи
ЭВ - элементарный вектор
ЭК - элементарный контур
ЭКС-элементарный кватернионный сигнал

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ ОБРАБОТКИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1. Проблема распознавания образов
1.2. Обзор математических теорий распознавания образов
1.3. Распознавание изображений
1.4. Анализ состояния проблемы распознавания изображений с позиции достижения цели диссертационного исследования
1.Б. Обоснование выбора научной концепции диссертационного исследования
2. ВЫБОР ПРОСТРАНСТВА ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СИГНАЛОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1. Введение
2.2. Информативные свойства скалярного произведения сигналов в линейном действительном пространстве
2.2.1. Задание скалярного произведения нормированных вещественных поливекторных сигналов
2.2.2. Зависимость информативности СП от величины угла между поливекторными сигналами
2.3. Информативные свойства скалярного произведения векторных сигналов в комплексном пространстве С
2.3.1. Задание СП нормированных комплекснозначных поливекторных сигналов
2.3.2. Обоснование более высокой информативности СП векторных сигналов в пространстве С по сравнению с пространством И
2.4. Информативные свойства скалярного произведения векторных сигналов в кватернионном пространстве Н
2.4.1. Общие сведения о псевдолинейном пространстве Н
2.4.2. Скалярное произведение векторов в пространстве Нх
2.4.3. Многомерный случай. Скалярное произведение кватернион-

ных сигналов
2.4.4. Ортогональность кватернионных сигналов
2.4.5. О причинах неинвариантности модуля СП кватернионных сигналов к повороту
2.5. Прямая и обратная задачи вращения поливекторного сигнала в трехмерном пространстве
2.5.1. Прямая задача вращения поливекторного сигнала
2.5.2. Обратная задача вращения поливекторного сигнала
2.6. Выводы
3. ФОРМА ИЗОБРАЖЕНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ АНАЛИТИЧЕСКОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
3.1. Введение
3.2. Форма изображения объекта как информационная компонента его
контура
3.3. Контурный анализ как математический аппарат для решения
задач распознавания 2D изображений по их форме
3.4. Основные положения кватернионного анализа. Кватернионные сигналы для представления формы 3D изображений
3.5. Аналитическое представление формы пространственного изображения
3.5.1. Тестовый пространственный контур
3.5.2. Форма пространственного изображения
3.6. Аналитическое представление непрерывной контурной линии
3.6.1. Модель непрерывной контурной линии плоского изображения
3.6.2. Спектральный анализ линий непрерывных контуров
3.7. Выводы
4. ФИЛЬТРАЦИЯ ПОЛИВЕКТОРНЫХ СИГНАЛОВ, ЗАДАЮЩИХ КОНТУРЫ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.1. Фильтрация контурных сигналов как средство получения меры схожести изображений по их форме
Рис. 1.2. Принцип оптической триангуляции [33]; 1- объект, 2 - камера, 3 - источник света, 4 - оптическая цель
ЗЭ объект задается триадами х,у и г множества точек, находящихся на его поверхности. Обработка этих данных происходит в следующей последовательности (рис.1.3.):
1) группировка точек в элементарные площадки;
2) слияние этих площадок в элементарные области (К^);
3) классификация поверхностей на плоские (Р2), и криволинейные (С,) области;
4) группирование областей по общим свойствам (Рх) и (С2);
5) описание объектов в терминах областей и отношений между областями.
Условимся процесс аппроксимации произвольной трехмерной поверхности множеством элементарных плоских площадок называть планиметрией поверхности.
Метод распознавания основан на интерпретации результатов решения уравнений плоскости или поверхности второго порядка, наилучшим образом аппроксимирующих множество точек, координаты которых получены экспериментально. Точки со среднеквадратичным отклонением, превышающим