Морфологический анализ цветных (спектрозональных) изображений
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
1. Введение
Хорошо известно, что изображения одной и той же сцены, полученные при различных условиях освещения и(или) измененных[1] оптических свойствах объектов могут отличаться радикально. Это обстоятельство порождает значительные трудности в прикладных задачах анализа и интерпретации изображений реальных сцен, в которых решение должно не зависеть от условий регистрации изображений. Речь идет, например, о задачах выделения неизвестного объекта на фоне известной местности, известного объекта на произвольном фоне при неконтролируемых условиях освещения, о задаче совмещения изображенний одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах и т.д.
Методы морфологического анализа, разработанные более десяти лет тому назад, [1-5], для решения перечисленных задач, были в основном ориентированы для применения к черно-белым изображениям[2] и оказались достаточно эффективными, [5-11].
Между тем, по меньшей мере два обстоятельства указывают на целесообразность разработки морфологических методов анализа цветных изображений. Во-первых, в задаче обнаружения и выделения объекта последний, как правило, прежде всего цветом отличается от фона. Во-вторых, описание формы изображения в терминах цвета позволит практически устранить эффект теней и влияние неопределенности в пространственном распределении интенсивности спектрально однородного освещения.
Хорошо известно, что изображения одной и той же сцены, полученные при различных условиях освещения и(или) измененных[1] оптических свойствах объектов могут отличаться радикально. Это обстоятельство порождает значительные трудности в прикладных задачах анализа и интерпретации изображений реальных сцен, в которых решение должно не зависеть от условий регистрации изображений. Речь идет, например, о задачах выделения неизвестного объекта на фоне известной местности, известного объекта на произвольном фоне при неконтролируемых условиях освещения, о задаче совмещения изображенний одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах и т.д.
Методы морфологического анализа, разработанные более десяти лет тому назад, [1-5], для решения перечисленных задач, были в основном ориентированы для применения к черно-белым изображениям[2] и оказались достаточно эффективными, [5-11].
Между тем, по меньшей мере два обстоятельства указывают на целесообразность разработки морфологических методов анализа цветных изображений. Во-первых, в задаче обнаружения и выделения объекта последний, как правило, прежде всего цветом отличается от фона. Во-вторых, описание формы изображения в терминах цвета позволит практически устранить эффект теней и влияние неопределенности в пространственном распределении интенсивности спектрально однородного освещения.
Похожие материалы
Кодирование изображений
DocentMark
: 10 ноября 2012
Человеческий глаз состоит примерно из 7 млн. колбочек и 120 млн. палочек. Функция палочек заключается в “ночном зрении” - светочувствительности и приспособлении к окружающей яркости. Функция колбочек - “дневное зрение” - восприятие цвета, формы и деталей предмета. В них заложены три типа воспринимающих элементов, каждое из которых воспринимает световое излучение только определенной длины волн, соответствующих одному из трех основных цветов: красному, зеленому и синему. Остальные цвета и оттенки
Изображение элементов озеленения
Laguz
: 25 июля 2025
Исходные данные
Графические изображения листьев древесных пород в формате bmp.
Требования к результату работы
Подготовить изображения растительных форм (горизонтальная проекция) стандартизированного (по образцам) и произвольного вида.
Задачи работы
1. Научиться вычерчивать простые примитивы и осуществлять операции с ними
2. Научиться изменять свойства линий
3. Научиться использовать привязками ПРИВЯЗКА и режимами ОТС-ПОЛЯР, ОТС-ОБЪЕКТ, ОРТО
4. Научиться загружать и работать с растровыми изобр
200 руб.
Дискретизация и квантование изображений
elementpio
: 30 сентября 2013
Еще с середины 40-ых годов , специалисты по радиоэлектроники начали задумываться над возможностью применения специализированных цифровых устройств для решения разнообразных задач ,связанных с обработкой сигналов . Нечего и говорить , что в то время выводы не были благоприятными . С точки зрения стоимости, размеров и надежности предпочтение следовало отдать аналоговой фильтрации и аналоговым методам спектрального анализа . В 50-ых годах теория управления , частично основанная на работе Гуревича
5 руб.
Анализ изображений: человек или компьютер?
alfFRED
: 30 сентября 2013
В статье рассказывается о вариантах анализа изображений, о плюсах и минусах интерактивного (человеческого) и автоматического (компьютерного) анализа. Авторы статьи создали свою, уникальную методику анализа, приводимые иллюстрации показывают результат работы данной методики.
Хорошо известно, что более 90% информации человек получает с помощью зрения. Так было, так есть, и, очевидно, так будет. И поэтому не удивительно, что технический прогресс затрагивает в первую очередь средства сбора и обрабо
5 руб.
Метод изображений в электростатике
Elfa254
: 15 августа 2013
Задачи о нахождении электрического поля системы нескольких точечных зарядов или системы зарядов, равномерно распределенным по каким-либо поверхностям, решаются в электростатике без особых сложностей. В самой худшей ситуации от Вас потребуется знание формулы Гаусса и, может быть, умение интегрировать. Решение этих задач существенно облегчено тем, что мы заранее знаем величины зарядов и то, как они распределены в пространстве.
Гораздо хуже дело обстоит в том случае, если мы имеем систему заданных
Другие работы
Теплотехника ТОГУ-ЦДОТ 2008 Задача 5 Вариант 58
Z24
: 23 января 2026
Определить индикаторную мощность Ni двухтактного двигателя внутреннего сгорания по его конструктивным параметрам и среднему индикаторному давлению. Значения диаметра цилиндра двигателя D, ход поршня s, угловую скорость коленчатого вала ω, число цилиндров z и среднее индикаторное давление pi выбрать из табл. 30.
150 руб.
Исследование операций
jaggy
: 6 апреля 2017
Экзамен. 2 Билет.
Задание 1
Записать математическую модель транспортной задачи. Найти оптимальный план перевозок.
Объемы поставок: А1=17, А2=24, А3=17;
объемы потребления: В1=2, В2=23, В3=16, В4=18;
матрица затрат:
.
Задание 2
Компания ABC – крупная консалтинговая фирма по компьютерным системам в бизнесе. Фирме необходимо иметь диски под системные программы. Покупка дисков осуществляется у внешнего поставщика, в ближайшем будущем использование дисков составит 20000 штук в год. Сто
700 руб.
Концепции современного естествознания
тантал
: 3 августа 2013
(КЕ 93), 10 задач
Задача 1
Поставьте в соответствие название форм научного познания с их определениями.
а) факт
б) проблема
в) теория
г) гипотеза
1) предположительное знание
2) достоверное знание о наличии явления действительности
3) осознанный учеными вопрос, для ответа на который имеющихся знаний недостаточно
4) система истинного, доказанного, подтвержденного знания.
Задача 2
Исходя из принципа причинности, признаваемого методологией естествознания, составьте причинно-следственную цепочку из с
100 руб.
Проект насосной станции для очистки сточных вод
GnobYTEL
: 31 августа 2012
В ходе проектирования были решены следующие задачи:
Определена часовая производительность станции в различное время суток, построен график водоотведения, по которому был подобран режим работы насосной станции;
Подобраны марки насосов, количество рабочих и резервных агрегатов, назначена категория насосной станции;
Предложено возможное расположение насосных агрегатов в машинном зале насосной станции, сконструировано расположение оборудования и обвязка трубопроводов, расстановка арматуры;
В соответ
20 руб.