Автоматизированные телевизионные ситемы наблюдения. Андреев А.Л. - 38 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

Университет ИТМО | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

38
знаку удовлетворяют более двух прилегающих точек, должны быть
выбраны две любые точки, например, первые из числа рассматри"
ваемых. Это, хотя и может в конечном итоге привести к незначи"
тельным погрешностям в определении координат контурных точек,
но позволит избежать более существенных аномальных ошибок,
связанных с искажением формы и с очень значительными погреш"
ностями при вычислении периметра объекта.
В частном случае, при обработке бинарных изображений, то есть
изображений, каждый элемент которых может принимать одно из
двух значений «0» или «1» («чёрное» или «белое»), процедура выде"
ления границ объектов существенно упрощается и может быть све"
дена к простым логическим операциям
i,j ∈ ω
гр.
:[E
i,j
= a] & [E
i,(j1)
= b ∨ E
(i1),j
= b ∨ E
i,(j+1)
= b ∨ E
(i+1),j
= b] (2.16)
или
i,j ∈ ω
гр.
:[E
i,j
= a]&[E
(i"1),(j1)
= b ∨ E
(i1),(j+1)
= b ∨ E
(i+1),(j"1)
= b ∨ E
(i+1),(j+1)
= b].
(2.17)
Здесь i,j ∈ ω
гр.
– координаты точек, принадлежащих границам объек"
тов; a,b – возможные значения функции E
i,j
(«0» или «1»); & и ∨ –
символы логических операций «И» и «ИЛИ» соответственно.
2.4. Алгоритмы трансформирования исходных изображений
на основе ортогональных преобразований
В некоторых случаях, для сокращения объёма данных или облегче"
ния процедуры выделения признаков объектов на последующих эта"
пах распознавания, целесообразно предварительно преобразовывать
исходный двумерный массив [E
i,j
] в массив значений коэффициентов
[F
u,v
], имеющий такой же формат M×N, как и исходное изображение.
Вторичный массив или иначе матрица коэффициентов [F
u,v
] на"
зывается трансформантой. Один из видов ортогональных преобра"
зований – дискретное преобразование Фурье. В случае преобразо"
вания Фурье трансформанта является ничем иным, как двумерным
пространственным спектром изображения.
В общем случае любое преобразование исходного изображения
на основе ортогональных операторов можно рассматривать как опе"
рацию разложения изображения в обобщенный двумерный спектр,
а коэффициенты (т.е. элементы трансформанты) – как амплитуды
соответствующих спектральных составляющих. Отметим, что если
при этом в качестве базисных функций используются негармони"
ческие функции, то понятие пространственной частоты следует обоб"
щить и использовать понятие секвенты.

Страницы