Luciv / МКОИ_пособие

нормального распределения..........................................................................

58

Выводы

59

2.2 Методы сегментации текстур

60

2.2.1

Описание текстур...........................................................................

60

2.2.3

Метод оценки плотности и направления краев.................................

61

2.2.4

Метод локального двоичного разбиения..........................................

62

2.2.5

Метод формирования энергетических характеристик Лавса..............

63

2.2.6

Метод формирования гистограммных признаков второго порядка ....

64

Выводы

68

2.3 Методы пороговой обработки изображений

68

2.3.1

Методы анализа гистограмм ...........................................................

69

2.3.2

Методы кластеризации...................................................................

69

2.3.3

Методы порогового ограничения, основанные на энтропии ..............

71

Выводы

73

2.4 Методы многопороговой обработки

73

2.4.2

Метод стабильности моды..............................................................

75

2.4.3 Метод Оцу для случая многопороговой обработки...........................

75

2.4.4

Метод нечеткой кластеризации.......................................................

78

Выводы

83

3

МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ......

84

3.1

Методы морфологической сегментации

84

3.1.1

Метод морфологической реконструкции .........................................

84

3.1.2

Метод выращивания областей.........................................................

85

Выводы

87

3.2

Морфологические методы изменения бинарных областей

87

3.2.1

Метод утончения области...............................................................

87

3.2.2

Метод построения остова ...............................................................

89

3.2.3 Метод отсечения ложных ветвей.....................................................

91

Выводы

92

4

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ СЕГМЕНТАЦИИ....................................

94

4.1

Формирование цепного кода границы области

94

4.2

Кусочно-линейная аппроксимация границы

96

увеличении интервала дискретизации............................................................

96

4.2.3

Формирование кусочно-линейной аппроксимации границы по методу

разбиения ....................................................................................................

98

4.3

Описание границы с помощью сигнатуры

98

4.4

Метод построения выпуклой оболочки границы

101

4.5

Методы разбиения границы на сегменты

102

131

4.6

Преобразование к главным осям

103

4.7

Методы описания области

104

4.7.1

Топологические дескрипторы областей .........................................

105

4.8

Выбор признаков. Анализ главных компонентов

109

5

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ.....................

110

5.1

Основные задачи систем распознавания образов

110

5.2

Концепции и методологии распознавания образов

111

5.2.1

Принцип общности свойств ..........................................................

111

5.2.2

Принцип кластеризации ...............................................................

112

5.3

Методы классификации

112

5.3.1

Эвристические методы .................................................................

113

5.3.2

Математические методы...............................................................

113

5.3.3

Лингвистические (синтаксические) методы ...................................

113

5.4

Решающие функции

114

5.4.1

Линейные решающие функции .....................................................

114

5.4.2

Обобщенные решающие функции.................................................

116

5.5

Классификация образов с помощью функций расстояния

116

5.5.1

Классификация образов по критерию минимума расстояния...........

116

5.6

Классификация с помощью функций правдоподобия

120

распределения

122

Библиографический список

128