Методы синтеза многомерных моделей и алгоритмов цифровой обработки изображений

• Автор: Медведева, Елена Викторовна
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Киров
• Количество страниц: 270 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. МЕТОД СИНТЕЗА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СТАТИЧЕСКИХ И ДИНАМИЧЕСКИХ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНЫХ ЦЕПЕЙ МАРКОВА С НЕСКОЛЬКИМИ СОСТОЯНИЯМИ
1.1. Введение
1.2. Постановка задачи
1.3. Уравнение энтропии для многомерной однородной цепи Маркова
с двумя равновероятными состояниями
1.4. Двумерная марковская модель изображения
1.5. Трехмерная марковская модель видеоизображения
1.6. Четырехмерная математическая модель марковского процесса
с двумя состояниями
1.7. Выводы по главе
Глава 2. МЕТОД СЖАТИЯ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ СТАТИЧЕСКИХ И ДИНАМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ 0-МЕРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
2.1. Введение
2.2. Постановка задачи
2.3. Алгоритм сжатия статических цифровых полутоновых изображений
2.4 Алгоритм восстановления статических цифровых полутоновых изображений
2.5. Оценка эффективности метода сжатия статических
цифровых полутоновых изображений
2.6. Сжатие статических изображений с потерями качества
2.7. Сжатие цветных изображений
2.8. Алгоритм сжатия и восстановления видеоизображений
2.9. Выводы по главе
Глава 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВЫЧИСЛЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИЗБЫТОЧНОСТИ СТАТИЧЕСКИХ И ДИНАМИЧЕСКИХ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1. Введение
3.2. Постановка задачи
3.3. Метод вычисления статистической избыточности
в статических цифровых полутоновых изображениях
3.4. Метод вычисления статистической избыточности
в динамических цифровых полутоновых изображениях
3.5. Выводы по главе
Глава 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СЕГМЕНТАЦИИ
НА ОСНОВЕ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ
4.1. Введение
4.2. Постановка задачи
4.3. Метод выделения контуров в цифровых полутоновых изображениях
4.4. Оценка качества метода выделения контуров
4.5. Метод удаления ложных контуров
4.6. Заполнение сегментов на изображении
4.7. Сегментация изображений в цветовом пространстве ЯСтВ
4.8. Комбинированный метод выделения контуров
на зашумленных изображениях
4.9. Выводы по главе
Глава 5. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ
5.1. Введение
5.2. Постановка задачи
5.3. Синтез алгоритма нелинейной фильтрации
видеопоследовательности цифровых полутоновых изображений
5.4. Синтез алгоритма нелинейной фильтрации
двух коррелированных видеопоследовательностей
5.5. Анализ помехоустойчивости алгоритмов нелинейной фильтрации одной и двух коррелированных видеопоследовательностей
5.6. Нелинейная фильтрация цветных видеоизображений
5.7. Метод комбинированной нелинейной фильтрации
видеопоследовательностей
5.8. Выводы по главе
Глава 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АДАПТИВНОЙ
НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ
ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
6.1. Введение
6.2. Постановка задачи
6.3. Разработка адаптивного алгоритма нелинейной фильтрации видеопоследовательности цифровых полутоновых изображений
6.4. Разработка адаптивных алгоритмов нелинейной фильтрации
двух коррелированных видеопоследовательностей
6.5. Анализ эффективности адаптивных алгоритмов фильтрации
одной и двух коррелированных видеопоследовательностей
6.6. Выводы по главе
Глава 7. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ И УСТРОЙСТВ СОВМЕСТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДИСКРЕТНОГО И НЕПРЕРЫВНЫХ ПАРАМЕТРОВ МНОГОМЕРНЫХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ
7.1. Введение
7.2. Постановка задачи
7.3. Уравнения совместной фильтрации бинарных коррелированных

С.э/

-5 -4 -3 -2 -1 ( -0.1 1 2 3 л 5 к
Фрагмент АКФ Фрагмент АКФ Фрагмент АКФ Фрагмент АКФ
8 РДИ ЦПИ №1 7 РДИ ЦПИ № 1 8РДИЦПИ№1 7РДИЦПИ№
ВКФ между 7 и 8 РДИ = 0,057 ВКФ между 7 и 8 РДИ И,7,8) = 0.0
Рис. 1.1. Примеры АКФ РДИ ЦПИ