Бинарное изображение
Cтраница 2
Процедуры контроля завершаются составлением карт дефектов, которые являются бинарными изображениями, где, например, единицу приписывают пикселям, относящимся к дефектным областям, а ноль - бездефектным областям. [16]
В классическом виде морфологическая фильтрация является логической операцией, применимой к бинарным изображениям и изменяющей формы областей интереса. Существует две взаимообратные процедуры, называемые эрозией и диляци-ей. При эрозии единичный пиксель, окруженный несколькими нулевыми, будет сделан также нулевым, поэтому такая процедура эффективно устраняет одно-пиксельный шум. Поскольку эрозия съедает края единичных областей ( рис. 5.33), после нее применяют диляцию, которая наращивает граничные пиксели, но не восстанавливает устраненные однопик-сельные зоны. [17]
В ряде других работ [5 - 8, 12] обсуждались остов или преобразование к срединным осям бинарного изображения. Однако остовы, для которых дистанционное преобразование было основано на отношениях смежности, отличных от 4 - или 8-окрестности, остались неисследованными. Мы дадим определение остова для ОДПБ и покажем, что исходное изображение может быть точно восстановлено по его остову. [18]
Рассмотрим, однако, более простой и распространенный случай системы технического зрения, оперирующий с двухградационными или бинарными изображениями. Чтобы такая система могла выделять, например, светлое изделие на фоне темного конвейера, задается эталонный серый цвет и все более темные элементы изображения относятся к фону, а более светлые считаются изделиями. Подобное искусственное деление исходного изображения только на черные и белые элементы позволяет существенно снизить время обработки одного изображения и уменьшить объем памяти, необходимой для его запоминания. [19]
Согласно второй точке зрения, понятие остова, или срединной оси, было впервые предложено Блюмом [6] при рассмотрении бинарного изображения на непрерывной двумерной плоскости. [20]
 |
Бинарные изображения здания. а оптимальная однородность ( t.| Бинарные изображения модели. а оптимальная однородность. [21] |
По результатам этого исследования мы пришли к заключению, что для указанного множества тестовых изображений методы Иоханнсена и Билле, Капура и др., метод Цэй сохранения моментов и метод Осту можно считать приемлемыми пороговыми методами, если к бинарному изображению предъявляются требования, выражаемые в терминах большей однородности и лучшей формы объекта на бинарном изображении. Однако остается открытым вопрос о качестве указанных методов, если рассматривать общий случай. [22]
 |
Бинарные изображения здания. а оптимальная однородность ( t.| Бинарные изображения модели. а оптимальная однородность. [23] |
По результатам этого исследования мы пришли к заключению, что для указанного множества тестовых изображений методы Иоханнсена и Билле, Капура и др., метод Цэй сохранения моментов и метод Осту можно считать приемлемыми пороговыми методами, если к бинарному изображению предъявляются требования, выражаемые в терминах большей однородности и лучшей формы объекта на бинарном изображении. Однако остается открытым вопрос о качестве указанных методов, если рассматривать общий случай. [24]
В данной работе рассматриваются лишь цифровые изображения, квантованные в точках прямоугольных упорядоченных массивов. Множество всех бинарных изображений обозначается через & В. [25]
При работе дисплея в графическом режиме используются те же принципы, с той разницей, что каждый пиксел экрана управляется индивидуально и каждому пикселу соответствует своя область ( от 1 до 24 бит) в видеопамяти. В простейшем случае бинарного изображения каждому пикселу экрана соответствует один бит видеопамяти. В случае высококачественного изображения на каждый пиксел приходится 24 бит видеопамяти, по 8 бит для интенсивности красного, зеленого и синего цветов. Представление цвета в виде разложения на составляющие интенсивности красного, зеленого и синего цветов, называющееся по первым буквам их английских названий RGB ( Red, Green, Blue), обусловлено свойствами восприятия человеческого глаза. [26]
За конечное число шагов перцептрон с достаточной надежностью распознает предъявляемые ему изображения. Однако применимость перцептрона ограничена бинарными изображениями. [27]
Однородность и форма объектов на цифровых изображениях играют важную роль при отделении объектов от фона. Степень согласованности этих двух характеристик любого бинарного изображения с реальным изображением была оценена для трех тестовых изображений, рассмотренных в предыдущем разделе. [29]
Метод Дерави и Пала [9] был реализован лишь применительно к изображению оператора. На рис. 5 - 7 показаны бинарные изображения, полученные с помощью пороговых методов, рассмотренных в данном разделе. [30]
Страницы: 1 2 3 4