Вопрос 3:медианная фильтрация.Понятие Медианы, одномерного и двумерного медианного фильтра.

Медианная фильтрация осуществляется посредством замены значения каждого элемента массива [Ei,j], находящегося в центре окна скользящей апертуры, медианой исходных значений, находящихся внутри апертуры. В результате такой обработки на выходе медианного фильтра получается как бы сглаженное изображение, в котором отсутствуют малоразмерные, например, точечные детали, занимающие малое (по сравнению с размерами апертуры) число элементов.

Медианой (med) последовательности X1, X2, …, Xn при нечётном n является средний член ряда, получающегося при упорядочении последовательности по возрастанию (или по убыванию). При чётном n медиана определяется как среднее арифметическое двух средних членов упорядоченного ряда.

Одномерный медианный фильтр с апертурой n для одномерной последовательности {Xi ; i ∈ Z} при нечётном n определяется как

(3)

где: v = (n – 1)/2; Z – множество всех натуральных чисел.

Двумерный медианный фильтр с апертурой L для двумерного массива определяется как

(4)

Вопрос 4:алгоритмы определения интегральных параметров дискретных изображений .Гистограмма отсчетов освещенности.Средняя освещенность и среднеквадратическое отклонение освещенности в изображении.

Алгоритмы определения интегральных параметров

дискретных изображений.

В некоторых случаях на этапе предварительной обработки изображений целесообразно определение некоторых обобщённых (интегральных) признаков или свойств изображений, которые в сочетании с другими признаками (или самостоятельно) могут быть использованы на последующем этапе распознавания объектов, попавших в поле зрения АТСН.

Гистограмма отсчётов освещённости – зависимость числа одинаковых значений освещённости в анализируемом дискретном изображении, соответствующих какому"либо уровню квантования сигнала, от этого уровня

где: h = 0, 1, 2, … , (H − 1); H – число уровней квантования видеосигнала.

Средняя освещённость в изображении

где n – число разрядов двоичного кода (число разрядов АЦП).

Среднеквадратическое отклонение освещённости от среднего значения

Вопрос 5: дифференциальные алгоритмы обработки изображений.Способы определения норм градиента освещенности в изображении.

Дифференциальные алгоритмы используются для определения нормы градиента в точках изображения с целью последующего выделения границ и контуров объектов наблюдения.

1. Простейший алгоритм вычисления нормы градиента

(5)

где: Gi,j – норма градиента для элемента матрицы [Ei,j].

Здесь при анализе каждой точки исходного изображения используются три значения сигнала, соответствующие смежным точкам. Отметим, что при незначительном увеличении погрешности вычислений, нормы градиента могут определяться по упрощённой формуле алгоритма:

(5 а)

2. Меньшую погрешность даёт, так называемый, оператор Робертса, благодаря тому, что на каждом шаге вычислений используются четыре исходных значения сигнала:

(6)

или

(6 а)

3. Вычислительный алгоритм Собела предполагает использование восьми отсчётов освещенности в окрестностях анализируемой точки, однако значение освещенности в самой анализируемой точке в вычислениях не участвует

(7)

или

(7 а)

где:

Gi, j(x) = [E(i−1),(j−1) +2E(i−1), j +Ε(i−1),(j+1)] − [E(i+1),( j−1) +2E(i+1), j + Ε(i+1),( j+1)];

Gi, j(y) = [E(i− 1),(j−1) +2Ei,( j−1) +Ε(i+1),(j−1)] − [E(i−1),(j+1)+2Ei, ( j+1) + Ε(i+1),( j+1)].

Такой алгоритм наряду с более точным определением нормы градиента позволяет, в принципе, определять и направление вектора градиента в плоскости анализа изображения:

где α – угол между направлением вектора градиента и направлением строк матрицы [Ei,j].

4. В тех случаях, когда требуется максимальная точность в определении нормы градиента, может быть рекомендован многошаговый метод вычислений

где: G(k) – скалярное произведение векторов

При проектировании АТСН выбор конкретного алгоритма следует делать с учётом допустимых временных затрат, определяемых техническим заданием.