Оглавление

Оглавление 1

Введение 2

Обзор литературы и постановка задачи 4

Теория вейвлет-преобразования 4

Основные понятия 5

Свойства вейвлет-функций 6

Виды вейвлетов 6

Вейвлет Хаара 7

Непрерывное вейвлет-преобразование 7

Вычисление непрерывного вейвлет-преобразования 8

Дискретное вейвлет-преобразование 9

Субполосное кодирование и кратномасштабный анализ 10

Двумерный случай дискретного вейвлет-преобразования 14

Пример вейвлет-преобразования с применением вейвлета Хаара 15

Достоинства и недостатки вейвлет-преобразования 16

Практическое использование 17

Вейвлет-преобразование изображений в среде Matlab (описание пакета Wavelet Toolbox, результаты экспериментов) 17

Обзор методов распознавании изображений 21

Этапы идентификации 22

Регистрация 22

Предобработка 23

Методы распознавания 25

Корреляция 25

Признаковый 26

Алгоритм распознавания изображений с использованием дискретного вейвлет-преобразования 27

Программный комплекс и результаты экспериментов 29

Основные классы и методы 30

Интерфейс программного комплекса 31

Результаты экспериментов 34

Выводы 35

Введение

Наблюдаемое в последнее время, бурное развитие информационных технологий, а именно мультимедийных технологий, вызванное существенным прогрессом, как в области аппаратного сегмента, так и в области программного обеспечения, обуславливает высокий интерес к вопросам построения интеллектуальных систем автоматизации технологических процессов разных направлений, в основе которых лежит телевизионный метод получения информации о состоянии объекта управления.

Данный интерес в основном вызван высокой степенью информативности зрительной информации, по аналогии со зрительным аппаратом человека, который воспринимает и обрабатывает около 60% всей наиболее существенной информации, воспринимаемой органами чувств.

В основу таких систем положена возможность получения изображений объекта и обработки этих изображений с целью выделения необходимой информации о его состоянии. Для получения этих изображений на данный момент широко используют оптико-электронные устройства проекционного типа (видеокамеры). Одной из отличительных особенностей такого рода систем, есть возможность получения необходимой информации о состоянии объекта в режиме приближенном к реальному времени. Такие системы, в общем, называют системами технического зрения СТЗ.

В наиболее общем виде СТЗ состоит из ряда аппаратных и программных средств, которые обеспечивают получение изображений объекта, их обработку и передачу обработанной информации в необходимом формате.

Обработка изображений с целью их распознавания является одной из центральных и практически важных задач при создании СТЗ. Эта проблема носит явно выраженный комплексный иерархический характер и включает ряд основных этапов: восприятие поля зрения, выявление характерных признаков, распознавание.

Основным элементом любой задачи распознавания изображений является ответ на вопрос: относятся ли данные (входные) изображения к классу изображений, который представляет данный эталон? Казалось бы, ответ можно получить, сравнивая непосредственно изображение с эталонами. Однако, возникает ряд трудностей и проблем, специфических, в особенности, при создании систем технического зрения (СТЗ):

1) Входные изображения не совпадают с эталонами за счет случайных помех.

2) Отличия входных и эталонных изображений возникает за счет изменения освещенности.

Для решения задачи в целом и на отдельных ее этапах применяются различные подходы. Распознавание - чаще всего конечный этап обработки, лежащий в основе процессов интерпретации и понимания. Входным для распознавания является набор признаков, характеризующих изображение и необходимых для возможности успешного сопоставления входного изображения с эталонным образцом. Характеристики входного изображения отличаются от эталонных вследствие яркостных искажений изображения и сохранившихся шумов.