«Творчество юных»
| скачать Приложение 2. Титульный лист работы  Пятнадцатая Региональная научно-практическая конференция школьников "Творчество юных" Анализ методов выделения контуров видеоизображенийИсследовательская работа на ХV Региональную научно-практическую конференцию «Творчество юных» Автор: Якунькин Ю.М. Зеленоград, школа №1806, 11 класс тел._______ e-mail:______ Научный руководитель: доцент Колдаев В.Д, МИЭТ (ТУ) 2011 г. Лист формата А4 (210x297) ^ Тезисы работы 30 мм  А  нализ методов выделения контуров видеоизображений.Якунькин Ю.М. Зеленоград, школа №1806,11 класс Алгоритмы преобразования многоуровневых изображений в контурные позволяют с высоким быстродействием осуществлять обработку цифровой информации. Они с успехом могут использоваться в системах технического зрения гибких автоматизированных и роботизированных производств, в качестве результата и объекта исследований в дефектоскопии и криминалистике, в физике и астрономии. Анализ и распознавание изображений сопряжены с переработкой большого объема информации. Известные методы выделения элементов контуров изображений различаются по скорости и качеству обработки информации, разрешающей способности и объёму вычислений. Их можно разбить на следующие группы: пространственная фильтрация, функциональные аппроксимации, градиентные методы. Отсутствие учебной литературы по методам цифровой обработки изображений послужило стимулом к проведению исследования наиболее распространенных методов фильтрации видеоизображений. Известные методы выделения контуров различаются по скорости и качеству обработки информации. При этом процесс обработки сводится к следующей схеме:
Рассматриваемые в данной работе алгоритмы пороговой обработки основаны на оценке перепадов яркости в различных направлениях. Для каждого элемента рассчитывается значение модуля градиента функции яркости F(x,y): G   = (d1(i,j)2+d2(i,j)2) Для расчета градиента оцениваются значения функции яркости в восьми элементной окрестности. Принцип цифровой фильтрации основан на том, что значение элемента изображения модифицируются с учётом значений соседних элементов. При этом особое место уделяется пороговому детектору, учитывающему усреднённое значение градиентного изображения. Если G(i,j) > Т, то в исследуемой точке существует элемент контура. При формировании результирующей матрицы приходится решать вопрос выбора порога фильтрации Т. Многочисленные эксперименты с различными изображениями позволили определить для каждого класса пороги фильтрации и дать рекомендации по использованию того или иного метода. ЛИТЕРАТУРА1 15 мм . Абрамов В.А., Колдаев В.Д., Морозова Н.В.. Выделение элементов контуров многоуровневых изображений градиентными методами.- Электронная техника, серия экономика и системы управления, вып. 4(57), 1991. 20 мм
|
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка: Разместите кнопку на своём сайте или блоге: