2 Заполнение областей

Билет 4

1 Дискретизация и квантование изображения

В современных системах, связанных с дискретизацией, в системах реального времени частоты могут достигать 60 Мгц.

Квантование изображений.

Если изображение квантуется меньшим числом уровней, то на плавно изменяющихся участках могут появляться контура.

При решении задач, связанных с обнаружением и выделением малоконтрастных изображений, требуется более точное квантование по уровню. Современные АЦП могут содержать и до 16 двоичных разрядов.

2 Выделение связных компонент

Билет 5

1 Описание дискретных изображений.

Вектор f будет содержать по столбцу развернутого изображения(????)

2 Корреляционные методы измерения координат объекта.

Наряду с методами сегментации изображений, которые позволяют обнаруживать объекты на изображении, оценивать их параметры, используются методы, основанные на использовании информации об изображении искомого объекта.

Z_h может быть преобразовано такими преобразованиями как сдвиг изображения, поворот, изменение масштаба.

Задача состоит в определении параметров α и β, то есть координат. В моделях 4.28 и 4.29 предполагается, что фоновое изображение имеет нулевую яркость. Для этих условий можно показать, что основу оптимального алгоритма измерения координат объекта (критерия максимального правдоподобия) представляет поиск максимума взаимной корреляционной функции наблюдаемого изображения и эталонного изображения объекта (4.30).

Необходимо вычислить α^* и β^*, при которых достигается глобальный максимум выражения (4.30). Эти значения принимаются в качестве величин, характеризующих смещение объекта вдоль осей координат.

Глобальный максимум означает, что в общем случае F(α,β) представляет собой многоэкстримальный критерий.

Если присутствует неоднородное фоновое изображение, то алгоритм может давать грубые ошибки. Поэтому, чтобы избежать ошибок, можно использовать нормированную функцию

При использовании этих функций необходимо искать глобальные минимумы.

Билет 6

1 Изменение контраста и виды изменений гистограмм.

Слабый контраст – наиболее распространенный дефект изображения, обусловленный ограниченностью диапазона воспроизводимых яркостей, нередко сочетающейся с нелинейной характеристикой передачей уровней.

Такие преобразования легко реализуются в цифровой форме.

Как известно, нелинейный преобразования сигналов приводят к изменению их законов распределения. Поэтому один из подходов к улучшению качества изображения сводится к целенаправленному изменению гистограммы, являющейся статистическим аналогом плотности распределения. Гистограмма яркости типичного изображения естественного происхождения, подвергнутая линейному квантованию, обычно имеет ярко выраженный перекос в сторону младших уровней, то есть яркость большинства элементов изображения ниже средней. Следовательно, на темных участках детали часто оказываются неразличимыми. Видоизменение гистограммы предусматривает преобразование яркости исходного изображения таким образом, чтобы гистограмма обработанного изображения приняла желаемую форму, то есть изображение можно улучшить путем выравнивания гистограммы, то есть добиваясь равномерности распределения яркости обработанного изображения.

Алгоритм преобразования может быть реализован следующим образом. Начиная с наименьшего уровня яркости исходного изображения, объединяют элементы соседних интервалов квантования таким образом, чтобы суммарный результат наименее отличался от величины 1/К. Все объединенные элементы приводятся к одному новому яркостному уровню. Затем эту процедуру повторяют для остальных более высоких уровней яркости.

Используют также методы случайного перераспределения яркостей, также приводящие к выравниванию гистограммы.

Обращение этого равенства позволяет получить решение для g_k в зависимости от f_j. Обычно такое обращение производится с помощью численных методов. Полученное решение имеет вид таблицы соответствия уровней входного и выходного изображений.