Компьютерная обработка и распознавание изображений - 63 стр.

UptoLike

Составители: 

63
«1» обозначена окрестность первого порядка, для которой расстояние
между элементами равно 1. «2» обозначена окрестность второго порядка, к
которой относятся диагональные элементы, расстояние от которых до
центрального отсчета «0» равно
2
. Окрестность третьего порядка
представлена элементами, отстоящими от центрального элемента на
расстояние, равное 2, и так далее.
В соответствии с рисунком 6.1 формируется иерархия конфигураций
окрестности центрального отсчета рассматриваемого фрагмента (окна)
кадра по возрастанию расстояний от него до отсчета окрестности.
Окрестность может быть образована лишь ближайшими соседями, но
может содержать и достаточно много
элементов кадра. При рассмотрении
окрестности большого размера, иногда устанавливается различная степень
влияния далеких и близких от центра окрестности точек на сигнал,
формируемый на выходе фильтра в данной точке кадра. Таким образом,
идеология фильтрации основывается на использовании как данных
текущей точки, так и ее окрестности. В этом проявляется существенное
отличие фильтрации от
рассмотренных выше поэлементных процедур:
фильтрация не может быть поэлементной процедурой обработки
изображений.
Традиционная фильтрация в частотной области требует выполнения
следующей последовательности преобразований [28]:
двумерное дискретное преобразование изображения из
пространственной области в частотную (например, посредством
дискретного преобразования Фурье),
преобразование дискретного спектра сигнала изображения,
обратное двумерное дискретное преобразование, позволяющее
восстановить полезный сигнал изображения в пространственной
области.
Задача заключается в том, чтобы найти такую вычислительную
процедуру, которая обеспечила бы получение наилучших результатов.
Общепринято при решении этой задачи опираться на использование
вероятностных моделей изображения и помехи, а также на применение
статистических критериев оптимальности. Причины этого понятны - это
случайные законы распределения полезного сигнала и помехи и
стремление получить минимальное в среднем отличие результата
обработки от результата обработки идеального сигнала. Многообразие
методов и алгоритмов связано с большим разнообразием сюжетов,
обусловливающих множество различных математических моделей,
используемых для описания сигналов. Кроме того, применение различных
критериев оптимальности также ведет к разнообразию методов
фильтрации. Наконец, даже при совпадении моделей и критериев часто из-
за математических трудностей не удается найти оптимальную процедуру.
Сложность нахождения точных решений порождает различные варианты
приближенных методов и процедур.