Морфологический анализ цветных (спектрозональных) изображений
Состав работы
|
|
|
|
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.
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.
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.
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
Задачник по процессам тепломассообмена Задача 1.4
Z24
: 23 октября 2025
Оконная рама состоит из двух слоев стекла толщиной по 5 мм каждый. Между стеклами находится слой сухого неподвижного воздуха толщиной 6 мм со средней температурой 0 ºС. Площадь поверхности окна 4,5 м². Определить потерю теплоты теплопроводностью через окно, если разность температур на внешних поверхностях стекол 25 ºС.
Ответ: Q=434 Вт.
120 руб.
Финансовое право - ФП, 10 задач
тантал
: 23 июля 2013
Задача 1. Приведите примеры действий и событий в финансовых правоотношениях.
Задача 2. Приведите примеры финансовых правоотношений между физическими лицами (индивидуальными субъектами финансового права) и юридическими лицами (коллективными субъектами финансового права).
Задача 3. Может ли ревизор изымать документы в проверяемой им организации? При каких условиях это возможно осуществить?
Задача 4. Рассчитайте структуру доходов и расходов бюджета Федерального фонда обязательного медицинского стра
100 руб.
Представление графической информации. Лабораторные работы №1-5. Для всех вариантов.
nik200511
: 29 декабря 2015
Лабораторные работы
1. Пpеобpазование цветного BMP файла в чеpно-белый (найти в файле палитpу, пpеобpазовать ее, усpеднив по тpойкам RGB цветов и записать получившийся файл под новым именем) Вывести основные характеристики BMP изображения.
2. Пpебpазовать BMP файл, создав вокpуг него pамку из пикселей случайного цвета.Шиpина рамки - 15 пикселей (Работа с pастpовыми данными)
3. Вывести на экpан 16-цветный, 256-цветный и True Color BMP файл с помощью библиотеки wingraph.h
4. Написать программу
122 руб.
Контрольная работа по гидромеханике. 13-й вариант:
Aronitue9
: 5 марта 2012
6 теоретических вопросов и 5 задач. Из теоретических вопросов: закон Паскаля,уравнение Бернули,формула Дрси-Вейсбаха,как изменяются расход и скорость через внешний цилиндрический насадок,фазы гидравлического удара и методы борьбы с ним. Задачи на :определение величины давления и пьезометрическую высоту в ртутном манометре,нахождение усилия действующее на задвижку,может ли шаланда пройти по фарватеру,определить критическую скорость ламинарного течения,определить потерю напора в трубе.
20 руб.