Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Графика -> Гонсалес Р. -> "Цифровая обработка изображений" -> 294

Цифровая обработка изображений - Гонсалес Р.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений — М.: Техносфера, 2005. — 1072 c.
ISBN 5-94836-028-8
Скачать (прямая ссылка): cifrovayaobrabotkaizobrajeniy2005.djvu
Предыдущая << 1 .. 288 289 290 291 292 293 < 294 > 295 296 297 298 299 300 .. 349 >> Следующая

Рис. 10.52. Двумерный график яркости изображения на Рис. 10.51, на котором интересующий объект обведен кружком. [Rajala, Riddle, Snyder].
10.6. Использование движения при сегментации 903
640 560Н 480
2 400
X
| 320
S
І 240-
160
80
8 12 16 20 24 28 32 36 40
Частота
Рис. 10.53. Спектр согласно (10.6-8), на котором виден пик при щ = 3. fRajala, Riddle, Snyder].
при г/j = 3 на Рис. 10.53 дает, согласно соотношению (10.6-10), значение Vi = 0,5. Аналогично, пик при и2 = 4 на Рис. 10.54 дает, согласно соотношению (10.6-11), значение v2 = 1,0. ¦
о
X
100
80-
60-
г 40-1
20-|
0
16 20 24 28 32 36 40
Частота
Рис. 10.54. Спектр согласно (10.6-9), на котором виден пик при и2 = 4. [Rajala, Riddle, Snyder].
Глава 10. Сегментация изображений
Правила выбора значений А] и а2 можно объяснить с помошью рисунков 10.53 и 10.54. Предположим, например, что вместо а2 = 4 мы использовали бы значение а2 = 15. В этом случае, поскольку v2 = 1,0, пики на Рис. 10.54 находились бы в точках и2 = 15 и и2 = 17, что в результате привело бы к значительной ошибке, связанной с наложением спектров. Как отмечалось в Разделе 2.4.4, причиной таких ошибок является недостаточная частота дискретизации (применительно к данному рассмотрению — слишком малое число кадров, поскольку диапазон для и зависит от К). Поскольку и = av, одна из возможностей состоит в выборе в качестве а ближайшего целочисленного значения к величине а = wmax/vmax> где итгх — максимальная частота, определяемая величиной К, a vmax — максимальная ожидаемая скорость объекта.
Заключение
Сегментация изображения является важным предварительным шагом большинства задач автоматического распознавания зрительных образов и анализа сцен. Как показывают представленные в этой главе примеры, выбор того или иного метода сегментации диктуется по большей части специфическими особенностями рассматриваемой задачи. Хотя набор методов, изложенных в этой главе, далеко не исчерпывающий, они являются характерными представителями техники сегментации, обычно применяемой на практике. Приводимые ниже ссылки могут использоваться как основа для дальнейшего изучения данной темы.
Ссылки и литература для дальнейшего изучения
Благодаря центральной роли, которую играет сегментация при автоматической обработке изображений, тема сегментации представлена в большинстве книг, связанных с обработкой изображений, анализом сцен и машинным зрением. В качестве книг, которые можно рекомендовать для дополнительного изучения материала, изложенного в данной главе, укажем следующие: [Shapiro, Stockman, 2001], [Sonka et al., 1999], [Petrou, Bosdogianni, 1999] и [Umbaugh, 1998].
Работы, в которых рассматривается применение масок для нахождения разрывов яркости (Раздел 10.1), имеют долгую историю. За эти годы было предложено большое число масок: [Roberts, 1965], [Prewitt, 1970], [Kirsh, 1971], [Robinson, 1976], [Frei, Chen, 1977] и [Canny, 1986]. В обзорной статье [Fram, Deutsch, 1975] исследуется большое число масок и дается оценка их характеристик. Вопрос о ка-
Ссылки и литература для дальнейшего изучения
честве масок, особенно в плане обнаружения контуров, по-прежнему вызывает значительный интерес, примером чему могут служить работы [Qian, Huang, 1996], [Wang et al., 1996], [Heath et al., 1997, 1998] и [Ando, 2000]. В большинстве прикладных задач, где используются многодиапазонные сенсоры, все более популярным становится обнаружение контуров на цветных изображениях. См., например, работы [Salinas, Abidi, Gonzalez, 1996], [Zugaj, Lattuati, 1998], [Mirmehdi, Petrou, 2000] и [Plataniotis, Venetsanopoulos, 2000]. В настоящее время также вызывает интерес взаимосвязь между характеристиками изображения и качеством работы масок; укажем как пример работу [Ziou, 2001 ]. Наше изложение в этой главе свойств лапласиана в отношении пересечения нулевого уровня основано на статье [Marr, Hildredth, 1980] и книге [Marr, 1982]. См. также статью [Clark, 1989] по поводу проверки правильности контуров, найденных с помощью алгоритма пересечения нулевого уровня (отдельные исправления к этой статье были даны в работе [Piech, 1990]). Как отмечалось в Разделе 10.1, использование пересечения нулевого уровня лапласиана гауссиана является важным подходом, характеристики которого в настоящее время активно изучаются ([Gunn, 1998, 1999]).
Преобразование Хафа [Hough, 1962] за последнее десятилетие проявило себя как метод обнаружения кривых и глобальных связей между пикселями. В течение этого времени были предложены многочисленные обобщения базового преобразования, рассмотренного в этой главе. Например, в работе [Lo. Tsai, 1995] рассматривается подход к обнаружению толстых линий, работы [Guiletal., 1995, 1997] касаются быстрой реализации преобразования Хафа и методов обнаружения элементарных кривых. Дальнейшие обобщения для обнаружения эллиптических дуг обсуждаются в [Daul et al., 1998], а в работе [Shapiro, 1996] рассматривается применение преобразования Хафа к полутоновым изображениям. Алгоритм, представленный в Разделе 10.2.3, основан на работах [Martelli, 1972, 1976]. Дополнительный материал по эвристическому поиску на графе см. в книгах [Nilsson, 1980], [Sonkaet al., 19991 и в статье [Umeyama, 1988].
Предыдущая << 1 .. 288 289 290 291 292 293 < 294 > 295 296 297 298 299 300 .. 349 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.