Визуализация в научных исследованиях. Ечкина Е.Ю - 25 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МГУ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Е. Ю. Ечкина, С. Б. Базаров, И. Н. Иновенков «Визуализация в научных исследованиях»
Кафедра АНИ факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова http://ani.cs.msu.su
25
Лекция №7. Основные понятия, используемые при анализе изображений.
Вводится понятие о различных типах изображений. Описываются особенности
зрительной системы человека.
Изображения можно разделить на два больших класса: семантические, т.е.
смысловые:
и текстурные:
В процессе длительной эволюции зрительная система человека приспособилась
обнаруживать, опознавать и классифицировать не любые произвольные
распределения яркости, спроецированные зрачком на сетчатку глаза, а лишь те,
которые создаются объектами внешнего мира. В этом легко убедиться, если
попытаться обнаружить шумовой узор («шумовой объект») на фоне шумового поля.
Эта задача решается с трудом, путем поэлементного сравнения обоих изображений,
тогда как на другом рисунке любой объект (колеса, сиденье ...) находится легко и
быстро. Отмеченная особенность зрения широко используется в природе для целей
камуфляжа. Так, например, неправильной формы полосы на шкуре тигра делают его
плохо различимым в зарослях.
Характерной особенностью изображений реальных объектов является то, что они
состоят из областей, разделенных более или менее резкими световыми границами,
внутри которых яркость и цвет изменяются сравнительно медленно. Эти световые
границы (контуры) передают форму объекта и являются основой для его опознавания.
Из опыта известно, что информации, содержащейся в контурах, как правило, вполне
достаточно для безошибочного узнавания объекта. Так, например мы легко узнаем
лицо знакомого человека по контурному рисунку.
Лекция №8. Постановка проблемы выделения перепадов яркости и
разрывов численного решения.
Излагается общий подход к проблеме определения положения сильных
разрывов при численном решении задач динамики сплошной среды с помощью
однородных разностных схем. Сущность подхода состоит в привлечении идей и
методов теории цифровой обработки изображений, в частности методов выделения
перепадов яркости. 
Е. Ю. Ечкина, С. Б. Базаров, И. Н. Иновенков «Визуализация в научных исследованиях»


Лекция №7. Основные понятия, используемые при анализе изображений.
Вводится понятие о различных типах изображений. Описываются особенности
зрительной системы человека.

   Изображения можно разделить на два больших класса: семантические, т.е.
смысловые:




и текстурные:




   В процессе длительной эволюции зрительная система человека приспособилась
обнаруживать, опознавать и классифицировать не любые произвольные
распределения яркости, спроецированные зрачком на сетчатку глаза, а лишь те,
которые создаются объектами внешнего мира. В этом легко убедиться, если
попытаться обнаружить шумовой узор («шумовой объект») на фоне шумового поля.
Эта задача решается с трудом, путем поэлементного сравнения обоих изображений,
тогда как на другом рисунке любой объект (колеса, сиденье ...) находится легко и
быстро. Отмеченная особенность зрения широко используется в природе для целей
камуфляжа. Так, например, неправильной формы полосы на шкуре тигра делают его
плохо различимым в зарослях.
   Характерной особенностью изображений реальных объектов является то, что они
состоят из областей, разделенных более или менее резкими световыми границами,
внутри которых яркость и цвет изменяются сравнительно медленно. Эти световые
границы (контуры) передают форму объекта и являются основой для его опознавания.
Из опыта известно, что информации, содержащейся в контурах, как правило, вполне
достаточно для безошибочного узнавания объекта. Так, например мы легко узнаем
лицо знакомого человека по контурному рисунку.

Лекция №8. Постановка проблемы выделения перепадов яркости и
разрывов численного решения.

      Излагается общий подход к проблеме определения положения сильных
разрывов при численном решении задач динамики сплошной среды с помощью
однородных разностных схем. Сущность подхода состоит в привлечении идей и
методов теории цифровой обработки изображений, в частности методов выделения
перепадов яркости.


Кафедра АНИ факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова http://ani.cs.msu.su            25

Страницы