Содержание
Введение
Глава 1 Методы разноракурсного распознавания зрительных объектов и целенаправленной обработки изображений в машинном зрении
1.1 Подходы к задаче разноракурсного распознавания.
1.1.1 Методы инвариантных свойств и пространственных характеристик.
1.1.2 Декомпозиция. Структурное описание.
1.1.3 Метод адаптивных эталонных моделей и поиска
компенсирующих преобразований.
1.2 Признаки изображения и методы целенаправленной обработки изображений.
1.2.1 Классификация признаков.
1.2.2 Методы целенаправленной обработки изображений.
1.2.2.1 Предварительная яркостная обработка изображений.
1.2.2.2 Проблема параметризации яркостной предобработки.
1.2.3 Методы выделения границ на изображении.
1.2.3.1 Методы дифференцирования.
1.2.3.2 Проблема выбора пороговых ограничений.
1.4 Локальные признаки.
Выводы
Глава 2 Схемы описания, хранения и выборки эталонных
признаковых моделей объектов на основе индексированных
ракурсных описаний.
2.1 Основные определения.
2.2 Схема индексации набора однородных локальных признаков
на основе метода выпуклых многоугольников.
2.2.1 Построение системы выпуклых многоугольников.
2.2.2 Общая схема сравнения индексированных описаний.
2.3 Алгоритм формирования эталонных моделей.
2.4 Архитектура реляционной базы данных для хранения эталонных моделей.
2.5 Схема выборки эталонных моделей соответствующих
входному изображению.
Выводы
Глава 3 Оптимизационный метод поиска компенсирующего преобразования эталонной модели к изображению
3.1 Метод поиска соответствия эталона и изображения
3.1.1 Представления признаков.
3.1.2 Матрица преобразования.
3.1.3 Оценка допустимости преобразования.
3.1.4. Поиск допустимого преобразовании как оптимизационная задача.
3.2 Метод поиска соответствия для случая задания координат признаков модели в виде двумерных функций.
Выводы
Глава 4 Представление однородных яркостных областей в виде локальных признаков изображения.
4.1 Бионические предпосылки использования векторного суммировании градиентов интенсивности для обработки изображений.
4.2 Итеративная схема выделения конту ров на изображении с использованием профилированного векторного суммирования градиентов интенсивности.
4.2.1 Первичное дифференцирование и уравнивание модулей.
4.2.2 Оператор профилированного векторного суммирования.
4.2.3 Оценка достоверности перепада.
4.2.4 Оценка качества градиентного препарата.
4.2.5 Схема итеративного суммирования.
Выделение однородных областей и определение местоположения признаков.
4.4 Определение соответствия признаков на разных изображениях.
Выводы
Заключение
Список использованных источников
- Київ+380960830922