Морфологические системы и анализ изображений

Материал из Техническое зрение
Перейти к: навигация, поиск

В области анализа изображений стремление к созданию достаточно универсальных и в то же время предметно-адекватных моделей и процедур для различных прикладных задач привело к возникновению целого ряда на первый взгляд совершенно различных методов современного компьютерного зрения таких, как корреляционное обнаружение и согласованная фильтрация, частотные и пространственно-частотные методы на базе двумерного преобразования Фурье и вейвлет-анализа, морфологический подход Ю. П. Пытьева, математическая морфология Серра, метод "нормализации фона", преобразование Хафа и обобщенное преобразование Хафа, структурно-лингвистический подход и ряд других. Значительный вклад в разработку методов и алгоритмов обработки изображений и машинного зрения применительно к обсуждаемым задачам внесли работы Ю. П. Пытьева, Ю. И. Журавлева, Л. П. Ярославского, Ж. Серра, Д. Марра, Е. Дэвиса, Д. Балларда, А. Демпстера, Г. Шафера, У. Гренандера, М. Павель, Дж. Ту, К. Фу и многих других. Рассматриваемые в данном разделе $\textit{морфологический подход к анализу изображений,}$ теория $\textit{проективных морфологических разложений}$, а также более общий математический аппарат $\textit{критериальной проективной морфологии}$ позволяют вскрыть единую математическую природу большинства перечисленных подходов и, таким образом, обеспечить максимально возможную гибкость и вариативность предметно-ориентированного структурного анализа изображений.

Подробнее

  1. Обобщенный морфологический подход к анализу данных
  2. Критерии, используемые в морфологическом анализе изображений
  3. Морфологический взгляд на основные классы моделей, используемых в анализе изображений
  4. Морфологические разложения и их применение
  5. Критериальная проективная морфология
  6. Морфологический анализ свидетельств

Полезные ссылки

  1. ☝ К началу
  2. ☜ Морфологический анализ изображений
Личные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты