Визуализация в научных исследованиях. Ечкина Е.Ю - 28 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
28
.
12321
26862
381283
26862
12321
100
1
,
121
222
121
14
1
,
111
121
111
10
1
,
111
111
111
9
1
,
010
131
010
7
1
,
010
121
010
6
1
,
0
5
1
0
5
1
5
1
5
1
0
5
1
0
Отличительная особенность: сумма всех элементов равна 1 и центральный
элемент не меньше остальных элементов. При использовании таких фильтров
происходит размывание границ.
Высокочастотный фильтр – повышает резкость изображения, но подчеркивает
импульсные шумы:
0 1 0
1 5 1
0 1 0
1 1 1
1 9 1
1 1 1
1 2 1
2 5 2
1 2 1
, , .
То есть, например, если решение получено по разностной схеме, дающий
осцилляции в окрестности разрыва, разумно провести сглаживание
решенияизображения, а затем уже, если понадобится, применять высокочастотный
фильтр.
Свертки с курсовыми градиентами позволяют подчеркивать границы только
определенного направления, например:
«Север»
111
121
111
, «Юго-запад»
111
121
111
Лекция №10. Выделение разрывов в численном решении.
Излагаются требования, предъявляемые к алгоритмам обнаружения перепадов
яркости. Приводятся соответствующие алгоритмы.
Поскольку нас интересует положение разрывов, то особый интерес представляет
сегментация изображения. Алгоритмы, предназначенные для обнаружения перепадов
яркости (детекторы перепада) должны удовлетворять требованиям:
1) быть достаточно экономными в смысле вычислительных затрат (машинное время,
память);
2) быть изотропными – обнаруживать перепад независимо от его ориентации;
3) обладать устойчивостью к шумам;
4) быть универсальными (не зависеть от конкретной задачи);
5) качество выходной информации должно удовлетворять требованиям,
предъявляемым процедурами дальнейших обработок.
Будем применять локальные методы, основанные на вычислении градиента
функции интенсивности изображения. Рассмотрим функцию
f x x
1 2
, ,
соответствующую какому-либо параметру течения, например плотности на сетке из
M M
1
2
точек. В качестве функции f можно брать и другой параметр, например
энергию или температуру. 
Е. Ю. Ечкина, С. Б. Базаров, И. Н. Иновенков «Визуализация в научных исследованиях»


      1                                                       1 2 3 2 1
  0       0
      5     0 1 0 0 1 0 1 1 1           1 1 1      1 2 1      2 6 8 6 2
  1   1 1 1         1         1       1          1         1
          , 1 2 1 , 1 3 1 , 1 1 1, 1 2 1 , 2 2 2 ,            3 8 12 8 3 .
  5   5 5 6         7         9      10         14        100
      1     0 1 0 0 1 0 1 1 1           1 1 1      1 2 1      2 6 8 6 2
  0     0
      5                                                       1 2 3 2 1
      Отличительная особенность: сумма всех элементов равна 1 и центральный
элемент не меньше остальных элементов. При использовании таких фильтров
происходит размывание границ.
      Высокочастотный фильтр – повышает резкость изображения, но подчеркивает
импульсные шумы:
                      0 1 0 1 1 1 1  2 1
                      1 5  1,  1 9  1 ,  2  5  2 .
                      0 1 0 1 1 1 1  2 1
      То есть, например, если решение получено по разностной схеме, дающий
осцилляции    в    окрестности   разрыва,   разумно    провести   сглаживание
решенияизображения, а затем уже, если понадобится, применять высокочастотный
фильтр.
      Свертки с курсовыми градиентами позволяют подчеркивать границы только
определенного направления, например:

                                1    1     1                     1    1     1
                    «Север» 1  2          1 , «Юго-запад» 1          2     1
                             1 1        1                     1    1      1

Лекция №10. Выделение разрывов в численном решении.
      Излагаются требования, предъявляемые к алгоритмам обнаружения перепадов
яркости. Приводятся соответствующие алгоритмы.

   Поскольку нас интересует положение разрывов, то особый интерес представляет
сегментация изображения. Алгоритмы, предназначенные для обнаружения перепадов
яркости (детекторы перепада) должны удовлетворять требованиям:
1) быть достаточно экономными в смысле вычислительных затрат (машинное время,
память);
2) быть изотропными – обнаруживать перепад независимо от его ориентации;
3) обладать устойчивостью к шумам;
4) быть универсальными (не зависеть от конкретной задачи);
5) качество выходной информации должно удовлетворять требованиям,
предъявляемым процедурами дальнейших обработок.
       Будем применять локальные методы, основанные на вычислении градиента
функции       интенсивности   изображения.    Рассмотрим    функцию      f  x1 , x 2  ,
соответствующую какому-либо параметру течения, например плотности на сетке из
 M 1  M 2 точек. В качестве функции f можно брать и другой параметр, например
энергию или температуру.




Кафедра АНИ факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова http://ani.cs.msu.su            28

Страницы