- •Вопрос 1:классификация автоматизированных ведеоинформационных систем(авис).Особенности представления сигналов в авис по сравнению с другими видами телевизионных систем
- •Вопрос 2. Дваварианта архитектуры авис и связанные с ним способы организации обмена между тд и эвм
- •Вопрос 3.Структура блока предвар обработки.Назначение и работа его функциональных узлов.
- •Вопрос 4. Структура блока предвар обработки.Назначение и работа его узлов
- •Вопрос 5.Программный ввод данных из бзу в эвм
- •Вопрос 6. Ввод данных в режиме прерывания.Способы идентификации источника прерывания(несколько видеодатчиков)
- •Вопрос 7. Программный и аппаратный способы решения задачи распределения приоритетов в обслуживании источников в прерывании.
- •Вопрос 8. Ввод данных в режиме прямого доступа к памяти
- •Вопрос 1: этап предварительной обработки
- •Вопрос 2:простой пороговый метод нелинейной фильтрации импульсных.Анизотропная фильтрация.Рекуррентный алгоритм анизотропной фильтрации.
- •Вопрос 3:медианная фильтрация.Понятие Медианы, одномерного и двумерного медианного фильтра.
- •Вопрос 4:алгоритмы определения интегральных параметров дискретных изображений .Гистограмма отсчетов освещенности.Средняя освещенность и среднеквадратическое отклонение освещенности в изображении.
- •Вопрос 5: дифференциальные алгоритмы обработки изображений.Способы определения норм градиента освещенности в изображении.
- •Вопрос 6:. Выделение границ контролируемых объектов.
- •Вопрос 7: Алгоритмы трансформирования исходных изображений на основе ортогональных преобразований.
- •Вопрос 8: Алгоритмы выделения признаков контролируемых объектов. Определение прощади,периметра параметров вписан.И описанных фигур
- •Вопрос 9: Определение моментов инерции изображения объекта.
- •Вопрос 10: Определение числа и взаимного положения углов.
- •Вопрос 11: идентификация и классификация изображений. Метод прямого сравнения с эталоном
- •Вопрос 12: Корреляционный метод
- •Вопрос 13: Методы распознавания, основанные на использовании системы признаков. Понятие дерева-графа распознавания
- •Вопрос 14: Об измерении параметров объектов наблюдения.Определение геометрического и энергетического центров, угла разворота
- •Вопрос 15. Алгоритм определ координат макс освещенности в изображении точечного объекта при интерполяции видеосигнала по методу наименьших квадратов
- •Вопрос 16. Моделирования, математическое и физическое,особенности
- •Вопрос 17 Применение алгоритма обучения в оптико_электронном угломере.
- •Вопрос 18 Принцип построения обучаемой телевизионной системы для автоматизации контроля заготовок микросхем.
Вопрос 8: Алгоритмы выделения признаков контролируемых объектов. Определение прощади,периметра параметров вписан.И описанных фигур
Выделение признаков позволяет иногда упростить реализацию последующего этапа – этапа распознавания или идентификации объектов. Путём выделения признаков удаётся создать сжатое описание объекта в выбранной системе признаков.
При выборе наиболее информативных признаков необходимо учитывать как свойства самих объектов, так и возможности телевизионных датчиков – первичных формирователей сигнала изображения с точки зрения их разрешающей способности. Необходимо также принимать во внимание степень сложности процедуры выделения признаков за ограниченное время анализа.
В автоматизированных телевизионных системах наблюдения наиболее предпочтительными являются геометрические признаки объектов:
– площадь и периметр изображения объекта;
– число отверстий в теле объекта;
– размеры вписанных и описанных простейших геометрических фигур (окружностей, прямоугольников, треугольников и др.);
– число и взаимное расположение углов;
– моменты инерции изображений объектов.
Важной особенностью большинства геометрических признаков является их инвариантность относительно разворота изображения объекта. Кроме того, путём нормирования геометрических признаков друг относительно друга, достигается инвариантность относительно масштаба изображения объекта.
Определение площади и периметра.
Площадь изображения объекта вычисляется путём простого подсчёта числа элементов, относящихся к объекту
(12)
где L – множество координат массива [Ei,j], принадлежащих объекту.
Периметр изображения объекта вычисляется после того, как на предварительном этапе выделены границы объекта:
(13)
где aгр. – множество граничных (контурных) точек изображения объекта.
На основе выделенных признаков можно сформировать обобщенный нормированный признак, инвариантный к масштабу изображения
Определение радиусов вписанных и описанных окружностей.
Процедура складывается из двух этапов (рис 2.4).
1. Определение координат геометрического центра изображения объекта
(14)
где xi,j ; yi,j – координаты точек изображения объекта, которые могут быть заменены соответствующими номерами столбцов и строк, содержащих данный элемент xi,j= i; yi,j = j.
2. Вычисление минимального и максимального расстояний от центра до границ изображения объекта, выделенных на предварительном этапе:
(15; 16)
Очевидно, что нормированный признак R′ = Rmax ⁄ Rmin всегда является инвариантным к масштабу изображения объекта.
Определение сторон описанного прямоугольника.
Это – одна из простейших процедур.
1 . Надо определить максимальные и минимальные значения абсцисс и ординат изображения объекта imax и imin ; jmax и jmin .
2. Высота и основание прямоугольника определяются следующим образом:
Отметим, что данный признак (в отличие от предыдущих) не является инвариантным к развороту изображения объекта (рис. 2.5).