38961

Задачи, решаемые на этапе предварительной обработки изображений в ТВК. Назовите и поясните некоторые из методов, которые могут использоваться для решения этих задач

Контрольная

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Сокращение массива [E ij ] за счет исключения отсчетов сигнала от фона; использование алгоритмов сглаживания для подавления некоррелированных шумов; применение методов трансформирования двумерных массивов исходных изображений в двумерные массивы коэффициентов на основе ортогональных преобразований для последующей фильтрации выделения признаков наблюдаемых объектов и т. Подробнее рассмотрим алгоритмы предварительной фильтрации используемые при решении задачи обнаружения и селекции точечных объектов при наличии неоднородного фона....

Русский

2013-09-30

53.5 KB

2 чел.

Задачи, решаемые на этапе предварительной обработки изображений в ТВК. Назовите и поясните некоторые из методов, которые могут использоваться для решения этих задач.

На этапе предварительной обработке изображений решаются следующие задачи:

–  сокращение объема информации, предназначенной для дальнейшей обработки;

–  фильтрация помех, затрудняющих последующую обработку;

– выделение признаков контролируемых объектов для упрощения дальнейшей процедуры распознавания.

 Ниже перечислены некоторые из способов решения этих задач:

–  замена значения освещенности в некоторой точке изображения функцией освещенности в пределах «окна» из n элементов, центр которого совпадает с этой точкой;

–  переход от кодирования сигнала всех элементов к кодированию длин отрезков и групп строк элементов, занятых изображением объекта;

–  уменьшение числа уровней квантования видеосигнала (в предельном случае до двух) с учетом информативности отдельных участков или изображения в целом;

–  использование интегральных алгоритмов выделения обобщенных параметров и характеристик изображения;

–  использование дифференциальных алгоритмов выделения контуров в изображении объекта;

–  использование режима слежения за выделенным объектом, т.е. сокращение массива [E i,j ] за счет исключения отсчетов сигнала от фона;

–  использование алгоритмов сглаживания для подавления некоррелированных шумов;

–  применение методов трансформирования двумерных массивов исходных изображений в двумерные массивы коэффициентов на основе ортогональных преобразований (для последующей фильтрации, выделения признаков наблюдаемых объектов и т.д.).

Подробнее рассмотрим алгоритмы предварительной фильтрации, используемые при решении задачи обнаружения и селекции точечных объектов при наличии неоднородного фона.

1. Простой пороговый метод нелинейной фильтрации импульсных помех

Сигнал от каждого из элементов матрицы [Ei,j] анализируемого изображения сравнивается со средним значением  сигнала для небольшой группы элементов m×n в окрестностях данного элемента (m и n – нечётные числа). Формируется новый массив по правилу:

в котором устранены одиночные «выбросы», т.е. помехи, некоррелированные с соседними элементами ( – заданная пороговая величина).

2. Анизотропная фильтрация – линейная процедура цифровой обработки массива [Ei,j]. Она заключается в выполнении операции свёртки исходного массива изображения формата M×N со скользящим сглаживающим массивом [W] меньшего формата m×n (ядро свёртки). В результате формируется новый массив [E*i,j], имеющий (также как и исходный) формат M×N, но представляющий собой «сглаженное» изображение, подвергнутое низкочастотной пространственной фильтрации

Размерность сглаживающего массива m×n должна быть согласована с интервалом пространственной корреляции исходного изображения. Ниже даны примеры различных видов сглаживающих массивов, рекомендуемых с учётом свойств оптических систем.

Нормирующие множители 1/9, 1/10, 1/16 позволяют сохранить масштаб чисел, представляемых двоичным кодом после процедуры фильтрации.

«+» более совершенный, теоретически более обоснованный алгоритм пространственной фильтрации

«–» более сложный алгоритм, время обработки исходного изображения при программной реализации алгоритма пропорционально m2.

«–»  при сглаживании помех  «смазывает» резкие границы и контуры объектов (рис. 2.2, в).

3. Рекуррентный алгоритм анизотропной фильтрации :

При вычислении дискретной свертки используются как элементы массива [Ei,j], так и элементы, взятые из уже сглаженного массива E*i,j.

«+»  более рациональный с точки зрения использования оперативной памяти ЦВУ (одни и те же ячейки оперативной памяти могут использоваться вначале для хранения исходных значений Ei,j, а затем новых значений E*i,j, полученных после обработки данных)

«+»  алгоритм дает лучшие результаты сглаживания, чем алгоритм анизотропной фильтрации.

4. Медианная фильтрация осуществляется посредством замены значения каждого элемента массива [Ei,j], находящегося в центре окна скользящей апертуры, медианой исходных значений, находящихся внутри апертуры.

Медианой последовательности X1, X2, …, Xn при нечётном n является средний член ряда, получающегося при упорядочении последовательности по возрастанию (или по убыванию). При чётном n медиана определяется как среднее арифметическое двух средних членов упорядоченного ряда.

На практике могут использоваться различные формы сглаживающих апертур в зависимости от специфики решаемой задачи и формы объектов, находящихся в поле зрения АТСН:

«+» Медианные фильтры сохраняют без искажений резкие границы объектов, эффективно подавляя некоррелированные или слабо коррелированные помехи и малоразмерные детали (рис. 2.2,б)


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

50648. Определение коэффициента внутреннего трения капиллярным вискозиметром 130.5 KB
  Если по трубке течёт установившийся поток жидкости или газа то отдельные части потока движутся вдоль плавных линий тока форма которых определяется стенками трубки. При увеличении скорости потока даже в прямой трубке линии тока начинают закручиваться в виде вихрей или водоворотов и начинается энергичное перемешивание жидкости. Было установлено что характер течения жидкости зависит от значения безразмерной величины Re которая называется числом Рейнольда. В данной работе он...
50650. Изучение законов вращательного движения 206.5 KB
  Определение момента инерции системы четырёх цилиндров, симметрично расположенных относительно оси вращения. Измерение массы цилиндра (приводится в таблице, прилагаемой к установке) и массы падающего груза Измерение расстояния R от оси вращения до центра тяжести цилиндра на крестовине
50652. Изучение явления интерференции света с помощью Бипризмы Френеля 122.5 KB
  Цель работы: изучение методов получения когерентных источников света искусственным делением фронта световой волны бипризма Френеля; изучение явления интерференции света; определение длины волны источника света и расстояний между когерентными источниками света. Приборы и принадлежности: источник света светофильтры раздвижная щель бипризма Френеля микроскоп с отсчет ной шкалой оптические рейтеры.
50656. Використання покажчиків для роботи зі складеними типами даних 43 KB
  Тема: Використання покажчиків для роботи зі складеними типами даних Ціль роботи: виробити практичні навички у використанні покажчиків при роботі зі складеними (комбінованими) типами даних. Обладнання: ПК,ПО Borland C++