Морфологические системы и анализ изображений

Материал из Техническое зрение
(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Подробнее)
 
Строка 1: Строка 1:
В основе обработки и анализа изображений как прикладной
+
В области анализа изображений стремление к созданию
технико-математической дисциплины лежат задачи математической формализации
+
яркостно-геометрических моделей изображений (объектов) и построения процедур
+
(методов) анализа наблюдаемых изображений на основе этих формализованных
+
моделей. Примером такого рода моделей наиболее общего характера является
+
хорошо известный класс $\textit{разложений}$ (ряды Фурье, обобщенные ряды Фурье и другие). Они
+
позволяют выявлять внутреннюю структуру математических объектов, исследовать
+
критические свойства, регулярным образом порождать различные наборы
+
характеристик. В области анализа изображений стремление к созданию
+
 
достаточно универсальных и в то же время предметно-адекватных моделей и
 
достаточно универсальных и в то же время предметно-адекватных моделей и
 
процедур для различных прикладных задач привело к возникновению целого ряда
 
процедур для различных прикладных задач привело к возникновению целого ряда
Строка 20: Строка 12:
 
работы Ю. П. Пытьева, Ю. И. Журавлева, Л. П. Ярославского, Ж. Серра, Д. Марра,
 
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,
 
Е. Дэвиса, Д. Балларда, А. Демпстера, Г. Шафера, У. Гренандера, М. Павель, Дж. Ту,
К. Фу и многих других. За последние десятилетия создано множество успешных
+
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
систем машинного зрения, в которых в тех или иных сочетаниях используются
+
упомянутые подходы и парадигмы. Однако отсутствие единого математического
+
формализма для описания яркостно-геометрической структуры изображений и
+
соответствующей единой методики разработки алгоритмов анализа изображений
+
по-прежнему является серьезной проблемой, затрудняющей и замедляющей
+
разработку новых приложений и практических систем машинного зрения.
+
Рассматриваемые в данной главе $\textit{морфологический подход к анализу изображений,}$ теория $\textit{проективных морфологических разложений}$, а также более общий математический
+
 
аппарат $\textit{критериальной проективной морфологии}$ позволяют вскрыть единую математическую природу большинства
 
аппарат $\textit{критериальной проективной морфологии}$ позволяют вскрыть единую математическую природу большинства
 
перечисленных подходов и, таким образом, обеспечить максимально возможную
 
перечисленных подходов и, таким образом, обеспечить максимально возможную

Текущая версия на 09:06, 28 сентября 2020

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.

[править] 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

[править] Полезные ссылки

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

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты