Составители:
34
Следует отметить, что алгоритм медианной фильтрация обла"
дает явно выраженной избирательностью по отношению к элемен"
там массива, представляющим собой немонотонную составляю"
щую последовательности чисел в пределах апертуры. В то же время
на монотонную составляющую последовательности медианный
фильтр не действует, оставляя её без изменений. Благодаря этой осо"
бенности, медианные фильтры при оптимально выбранной апер"
туре могут, например, сохранять без искажений резкие границы
объектов, эффективно подавляя некоррелированные или слабо кор"
релированные помехи и малоразмерные детали. В то же время при
аналогичных условиях алгоритм линейной анизотропной фильт"
рации, осуществляя сглаживание помех, неизбежно «смазывает»
резкие границы и контуры объектов. В качестве иллюстрации на
рис. 2.2 показан результат обработки медианным и анизотропным
фильтрами фрагмента выделенной строки, содержащей малоразмер"
ные детали и резкие границы более крупных объектов.
2.2. Алгоритмы определения интегральных параметров
дискретных изображений
В некоторых случаях на этапе предварительной обработки
изображений целесообразно определение некоторых обобщённых
(интегральных) признаков или свойств изображений, которые в
сочетании с другими признаками (или самостоятельно) могут быть
использованы на последующем этапе распознавания объектов,
попавших в поле зрения АТСН.
Рис. 2.2. Фрагмент строки исходного массива (a); результаты обработки фрагмента
медианным (б) и анизотропным фильтрами (в).
а)
б)
в)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- …
- следующая ›
- последняя »
