Составители:
35
Гистограмма отсчётов освещённости – зависимость числа
одинаковых значений освещённости в анализируемом дискретном
изображении, соответствующих какому"либо уровню квантования
сигнала, от этого уровня
(2.7)
где: h = 0, 1, 2, … , (H − 1); H – число уровней квантования
видеосигнала.
Средняя освещённость в изображении
(2.8)
где n – число разрядов двоичного кода (число разрядов АЦП).
Среднеквадратическое отклонение освещённости от среднего
значения
(2.9)
2.3. Дифференциальные алгоритмы обработки изображений
Дифференциальные алгоритмы используются для определения
нормы градиента в точках изображения с целью последующего вы"
деления границ и контуров объектов наблюдения.
Примечание. Строго говоря, термин «дифференциальные алгоритмы обработ"
ки» не является вполне корректным применительно к дискретным последова"
тельностям. Более точно рассматриваемые ниже алгоритмы следовало бы на"
зывать разностными. Однако, в литературе термин «дифференциальные
алгоритмы обработки» традиционно используется, подчёркивая некоторую
аналогию с алгоритмами обработки непрерывных аналоговых сигналов, когда
поиск градиентов осуществляется путём вычисления производных
.
Применительно к дискретным изображениям, с которыми
приходится иметь дело при цифровой обработке, могут быть
предложены следующие способы приближённого вычисления
нормы градиента, отличающиеся друг от друга количеством
исходных отсчётов освещенности, используемых на каждом шаге, и
объёмом вычислительных затрат.
2.3.1. Простейший алгоритм вычисления нормы градиента
(2.10)
где: G
i,j
– норма градиента для элемента матрицы [E
i,j
].
S(h) =
∑∑K
i,j
; K
i,j
=
1,E
i,j
= h
0,E
i,j
≠ h
M N
i =1 j =1
E =
∑
h⋅S(h); h = 0,1,2,...,H −1; H =2
n
,
H
−
1
h=0
σE =
∑
(h
−
E)
2
⋅S(h)
H
−
1
h = 0
G
i,j
=
√
(E
(i+1), j
−
E
i,j
)
2
+ (E
i,( j+1)
− E
i, j
)
2
,
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- …
- следующая ›
- последняя »
