Разработка структур описания и алгоритмического обеспечения системы распознавания линейчатых изображений

• Автор: Рогинский, Андрей Викторович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 145 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение
Глава 1. Состояние вопроса. Основные цели и задачи
диссертационной работы.
1.1. Состояние вопроса
1.1.1. Структурно-иерархическое описание
1.1.2. Топологическо-геометрическое описание
1.1.3. Сжатие изображений
1.1.4. Точечное описание
1.1.5. Алгоритмы распознавания
1.1.6. Выводы
1.2. Основные цели и задачи диссертационной работы
Глава 2. Применение модели пирамидального описания к
линейчатым изображениям.
2.1. Формирование пирамидального описания 24 линейчатых изображений.
2.1.1. Постановка задачи
2.1.2. Решение задачи
2.2. Особенности пирамидального описания 30 линейчато-анизотропных изображений.
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Решение задачи
2.3. Выделение участков изображений как объектов 37 пирамидального описания.
2.3.1. Постановка задачи
2.3.2. Решение задачи
2.4. Основные результаты главы

Глава 3. Новая структура топологическо-геометрического 47 описания линейчатых изображений и ее использование.
3.1. Алгоритм оценки средней ориентации линейных 48 структур на участках изображения и формирование зон направленности.
3.1.1. Постановка задачи
3.1.2. Решение задачи
3.1.3. Пример конкретной реализации
3.2. Использование зон направленности изображения 61 для формирования структур описания.
3.2.1. Постановка задачи
3.2.2. Решение задачи
3.2.3. Пример конкретной реализации
3.3. Основные результаты главы. 72 Глава 4. Новый подход к выделению информативных точек
линейчатого изображения.
4.1. Алгоритм выделения информативных точек 75 линейчатого изображения.
4.1.1. Постановка задачи
4.1.2. Решение задачи
4.1.3. Пример конкретной реализации
4.2. Основные результаты главы. 89 Глава 5. Двухэтапный алгоритм классификации с новым
методом использования результатов предварительного этапа.

5.1. Метод использования результатов предварительной 92 классификации в виде формирования меры предпочтения.
5.1.1. Постановка задачи
5.1.2. Решение задачи
5.1.3. Определение набора весов признаков
5.1.4. Практические данные и пример численного 103 расчета.
5.2. Построение предварительного этапа для 106 предложенного алгоритма классификации.
5.2.1. Постановка задачи
5.2.2. Решение задачи
5.2.3. Пример численного расчета
5.3. Основные результаты главы
Глава 6. Практическая реализация системы
распознавания линейчатых изображений.
6.1. Практическая реализация разработанной системы 116 распознавания.
6.1.1. Структурная схема системы
6.1.2. Функциональная схема системы
6.1.3. Оценка результатов работы системы
6.2. Основные результаты главы
Заключение
Литература
Приложение. Документы о практической реализации
результатов диссертации

Причина изложенного парадокса заключается в том, что у линейчато-анизотропных изображений можно выделить два уровня структурной организации. Первый - микроуровень, представленный размещением отдельных линейных элементов изображения. Второй -макроуровень, представленный линейными потоками, т.е. группами находящихся рядом элементов сходной ориентации.
Пирамидальное описание на множестве операторов {У} в данном случае позволяет выявить лишь структуру размещения отдельных элементов изображения на уровне 1н. На более высоких уровнях пирамиды i < 1н результаты воздействия операторов {} не будут зависеть от ориентации линейных элементов, образующих потоки, в силу интегральности первоначального подсчета визуальных масс. Соответственно, структура на макроуровне выявлена не будет.
Следовательно, для эффективного построения описания и, соответственно, дальнейшего распознавания, необходимо предварительное преобразование исходного линейчато-анизотропного изображения к некоторому более простому изображению и(¥0), состоящему из меньшего числа больших по размеру элементов, определяющих структуру ¥/0 на уровне линейных потоков.
Рассмотрим, как повлияет на структуру описания переход У0 —> и(У0). Пусть, например, для построения и(¥0) некоторым образом выявляется направленность линейного потока на участках изображения ¥0 размером шхш, где т-8кб, к>1 и каждому такому участку на и(¥0) сопоставляется геометрический примитив соответствующей направленности (рис. 2.7). В целях соблюдения условия (2.3), обеспечивающего эффективную работу операторов {V;}, толщина примитивов должна составлять ш/2 = 4кб.