ВУЗ:
Рубрика:
ции, двумерные преобразования. Теорема отсчетов. Восстановление изображения
по Котельникову. Типовые форматы для представления изображений (РСX, GIF,
GPEG и др.). Алгоритм LZW. Алгоритмы сжатия изображений Романова.
Построение гистограмм. Методы выравнивания гистограмм (степенная интен-
сификация, метод гиперболизации). Методы поточечной обработки изображений
(Линейное контрастирование, пороговая обработка). Анализ областей. Выделение
контуров. Сегментация. Фильтрация. Фильтры высоких и низких
частот. Направ-
ленные фильтры. Медианная фильтрация.
Выделение и измерения параметров локальных объектов на растровом изобра-
жении. Выделение отрезков линий. Нахождение дуг окружностей. Определение
ориентации полутоновых и бинарных объектов. Восстановление трехмерной ин-
формации по двум центральным проекциям. Двумерное ДПФ. Функции Раде-
махера. Преобразования Уолша, Адамара, Хаара и их использование для анализа
изображений.
Логические методы улучшения качества изображений (метод прореживания,
фильтрация случайных отклонений, метод обратного отображения и интерполя-
ции).
Формирование признакового пространства. Выбор оптимального набора ин-
формативных признаков. Интегральные информативные параметры. Оценка и
критерии информативности признаков. Информационный способ оценки незави-
симых признаков. Выбор системы зависимых признаков. Метод последовательно-
го сокращения (DEL). Метод последовательного добавления
признаков (ADD).
Комбинированный метод (ADD-DEL). Метод случайного поиска с адаптацией.
Инварианты. Геометрические инварианты. Яркостные инварианты. Корреля-
ционные алгоритмы распознавания. Корреляционные коэффициенты инвариант-
ные к аддитивным и мультипликативным изменениям яркости. Распознавание на
основе инвариантных моментов (моменты для бинарных и полутоновых изобра-
жений). Построение решающих правил. Сравнение с эталонами. Распознавание на
основе геометрических моделей
динамических объектов.
Метод ближайших соседей. Параметрическое оценивание распределений. Слу-
чай статистически независимых признаков. Ошибки распознавания. Распознава-
ние при неизвестных априорных вероятностях образов. Критерии (минимаксный,
Неймана-Пирсона, Байеса, Гурвица). Задача таксономии. Логико-вероятностное
распознавание образов. Методы практического распознавания рукописного тек-
ста.
Структурные алгоритмы распознавания. Процесс структурного распознавания.
Языки описания образов (описание букв
алфавита, описание двумерных и трех-
мерных графических объектов). Векторное представление растрового изображе-
ния (преобразование «вектор-растр»). Волновой метод нахождения скелета рас-
трового изображения. Отслеживание формы объекта с помощью сферической
волны. Описание изображения по методу Фримена. Сжатие структурного описа-
ния. Практическое применение структурного распознавания.
Выбор признаков по методу экспертных оценок (метод
парных сравнений, ме-
тод ранжирования). Оценка параметров и обучение с учителем Решающие прави-
ла, опирающиеся на прецеденты. Анализ изображений на основе нейронных се-
тей. Модель нейрона. Виды активационных функций. Повышение чувствительно-
сти нейрона. Алгоритм настройки однослойного персептрона Розенблатта. Алго-
ритм обучения для двухслойной сети Хэмминга. Анализ ошибок по методу волны
23
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- …
- следующая ›
- последняя »
