Cтраница 3
Результаты работы пакета прикладных программ тематической классификации визуализируются на полутоновом дисплее в виде тематических карт. Полученная карта по желанию интерпретатора может сопровождаться выводом на принтере таблицы с данными о площадях, занимаемых каждым классом, вероятности ошибочной классификации класса и средней вероятности ошибки классификации анализируемого изображения. [31]
Математическое описание формы эталона 3 представляет собой формализованную модель трехмерной геометрии и оптических свойств поверхности эталонного образца. Условия наблюдения и освещения 4 - это информация о положении источников света, положении и ориентации датчика, с помощью которого было получено анализируемое изображение, а также фокусное расстояние аппаратуры датчика, коэффициент поглощения среды и др. Установка номера 5 пирамиды сводится к установке степени дискретизации синтезируемого эталона в соответствии со степенями дискретности уровней пирамиды анализируемого изображения. [32]
Книга посвящена различным процессам обработки изображения в фотографии. Процесс фотопечати позволяет не только получать хорошие отпечатки с негатива, но и творчески преобразовывать изображение. Применение описываемых методов в научной фотографии дает возможность извлекать из анализируемых изображений дополнительную информацию. [33]
В решении этой задачи невозможно обойтись единственным эталонным изображением, адаптированным к условиям наблюдения, так как картина эталона ( форма, тона, тени и др.) значительно меняется в зависимости от ориентации тела объекта. Подобные проблемы встречаются и в распознавании плоских фигур неизвестной ориентации. Для таких фигур проблема решается посредством вращения с небольшим приращением угла поворота и корреляции на каждом шаге поворота очередной картины эталона с анализируемым изображением. [34]
Расширение стандартных АРМ до АРМ-ОИ достигнуто за счет добавления в программно-аппаратурное обеспечение персональной ЭВМ периферийных устройств ввода, вывода, хранения и доступа к видеоинформации. Для хранения и отображения видеоинформации использована дополнительная внешняя ( картинная) память. Доступ к картинной памяти осуществляется как к внешнему устройству ЭВМ, а визуализация обрабатываемого изображения достигается с помощью видеомонитора, непосредственно связанного с этой памятью. При этом для повышения оперативности обработки на базе средств картинной памяти реализован дисплейный процессор, позволяющий в реальном масштабе времени, не затрачивая ресурсов управляющего процессора ЭВМ, осуществлять стандартный набор поэлементных преобразований анализируемого изображения. [35]
Поэтому целесообразно вращать не изображение, а математическую модель объекта и в каждом щаге поворота синтезировать новое изображение с присущими такому положению тела объекта изобразительными свойствами. Сгенерированная серия изображений объекта одного типа проверяется путем корреляции с анализируемым изображением. Подобные операции должны быть проведены для всех типов объектов. Например, если претендентами на распознавание являются три объекта: куб, конус и призма, а поворот корпуса совершается в пределах 360е с шагом 36е, то семейство эталонных образцов должно включать 30 изображений: по 10 на куб, конус и призму. Каждое из эталонных образов-изображений должно быть подвергнуто корреляции с анализируемым изображением. Глобальный максимум среди полей всех корреляционных функций индицирует действительное положение объекта в поле обзора, а соответствующий эталонный образец указывает на тип и ориентацию. [36]
С 1992 г. фирма Jonson-Grace разрабатывает и продает инструментальные программные средства для разного рода онлайновых, включая Интернет, приложений. Алгоритм ART считается универсальным. Предназначен для сжатия текста, графики, аудио и видео. Этим признакам присваиваются приоритеты в соответствии с их относительным весом в анализируемом изображении. Повторяющиеся особенности выявляются и связываются в изображении методом, разработанным самой фирмой. Компоненты изображения квантуются, при этом низкоприоритетные компоненты игнорируются. Как и при использовании алгоритма JPEG, степень потерь данных повышается пропорционально росту степени сжатия и компенсируется при каждой степени сжатия избыточностью. [37]
Одна из возможностей усовершенствования этого этапа состоит в использовании методов анализа больших участков изображения, в отличие от используемых в настоящее время методов анализа возможных контуров на изображении, а также в сочетании этих методов. Такое рассмотрение вполне оправдано тем обстоятельством, что изображение трехмерной сцены - это изображение реальных объектов, сделанных из какого-либо материала, а всякий материал имеет текстуру. Разным граням объекта будут соответствовать области изображения разной текстуры, поскольку расположение этих граней относительно теледатчика различно. Задача построения графического препарата сводится к нахождению границ между этими областями. Общая идея выделения границ, разделяющих эти области, состоит в построении функции преобразования анализируемого изображения в новое изображение, в котором уровнем яркости подчеркнуты окрестности искомых границ и сглажены шумовые выбросы и колебания яркости вне этих окрестностей. Как правило, после такого преобразования используется простейшее правило выделения границ: точки преобразованного изображения, яркость которых превышает порог, считаются принадлежащими границе, а другие точки составляют области. [38]
В заключенно отметим один из возможных способов непосредственного выделения однородных областей изображения, связанный с анализом текстуры объектов. Он заключается в следующем. Все изображение разбивается на достаточно большие перекрывающиеся между собой фрагменты. Размер фрагмента выбирается таким, чтобы его можно было рассматривать как текстуру. Каждому фрагменту сопоставляется вектор - набор параметров, которые характеризуют текстурные свойства этого фраг-лгента. В результате каждому фрагменту анализируемого изображения будет присвоен индекс - номер класса текстуры. [39]