- •1. Области применения систем видеослежения
- •2. Операции размыкания и замыкания
- •1. Вероятностное описание непрерывных изображений
- •2. Морфологическая операция заполнения области
- •1. Дискретизация и квантование изображений
- •2. Морфологическая операция выделения связанных компонентов
- •1. Описание дискретных изображений
- •2. Корреляционные методы измерения координат объектов
- •1. Изменение контраста и виды изменения гистограмм
- •2. Метод последовательного определения сходства изображения
- •1. Операторы подавления шумов
- •2. Формулировка задачи видеослежения. Понятие центра объекта слежения
- •1. Адаптивная фильтрация Винера
- •2. Модель наблюденияпри слежении за объектом в присутствии неоднородного фона
- •1. Медианная фильтрация
- •2. Модели состояния яркости изображений фона и объекта слежения
- •1. Инверсная фильтрация. Винеровская фильтрация
- •2. Модель движения и изменения объекта слежения
- •1. Пространственная реставрация методом псевдообращения матриц
- •2. Алгоритм измерения координат при известном изображении фона и объекта.
- •1. Признаки методы выделения признаков
- •2. Алгоритм оценки координат при известном изображении фона и объекта. Критерий максимума апостериорной плотности
- •1. Методы сегментации. Дискриминантный критерий
- •2. Алгоритм оценки координат при известном изображении фона и объекта. Критерий максимального правдоподобия.
- •1. Метод минимизации среднеквадратического отклонения исходного и сегментированного изображений (lstm).
- •2. Функциональная схема системы видеослежения
- •1. Байесовский метод сегментации
- •2. Операторы подчеркивания границ
- •1. Сегментация на основе движения
- •2. Инверсная фильтрация
- •1.Алгоритм разметки и параметризации бинарного изображения
- •2.Алгоритм измерения координат с межкадровым усреднением текущего изображения объекта
- •1. Морфологическая обработка. Базовые понятия теории множеств
- •2. Двумерное преобразование Фурье. Его свойства
- •1. Операции дилатации.
- •2. Пространственно-спектральные признаки
- •1. Операция эрозии
- •2. Алгоритм оценки координат. Общий подход
1. Морфологическая обработка. Базовые понятия теории множеств
Морфология предлагает единый, достаточно мощный подход для многих задач обработки изображений. В математической морфологии объекты представляются множеством на изображении. В более широком плане изображения могут быть небинарными.
Базовые понятия теории множеств.
Пусть А – множество в пространстве Z2. Если а=(а1,а2) есть элемент А, то этот факт обозначается символической записью:
В противном случае, то есть когда а не является элементом А, используется запись
(2)
Множество,
не содержащее ни одного элемента,
называется пустым множеством и
обозначается
Множество
задается путем перечисления его
содержимого в {}. Например, записывая
выражение в форме C={ω|ω=-d,
d
D},
подразумевается, что С состоит из
элементов ω, которые строятся умножением
на -1 обоих координат каждого элемента
множества D.
Если
все элементы множества А являются также
элементами другого множества В, то
говорят, что А есть подмножество множества
В, что обозначается
Объединение
двух множеств А и В: С=А
(4).
Пересечение:
(5).
Два множества А и В называются непересекающимися или взаимоисключающими, если у них нет общих элементов. В этом случае
Дополнение
множества
А есть множество элементов, не содержащиеся
в А:
(7).
Разность двух множеств А и В обозначается А\В и определяется
(8).
Это множество состоит из элементов А, которые не входят в множество В.
Рис.1 иллюстрирует введенные выше понятия.
Центральное
отражение множества В, обозначаемое
,
определяется как
Эта
операция эквивалентна повороту множества
В на 180
относительно начальных координат.
Параллельный перенос (или сдвиг) множества А в точке z=(z1, z2) обозначается (А)z и определяется:
Точки на рис.2 указывают местоположение начала координат для каждого из множеств.
Известны логические операции, являющиеся дополнением к алгоритмам обработки морфологических операций. Логические операции применимы к бинарным изображениям.
2. Двумерное преобразование Фурье. Его свойства
19 Билет 1. Операция дилатации
2. Пространственно-спектральные признаки
1. Операции дилатации.
Пусть А и В – множества из пространства Z2. Дилатация множества А по множеству В (или относительно В) обозначается А⊕В и определяется как
(11)
Можно переписать в следующем виде:
Множество В будем называть структурообразующим множеством или примитивом дилатации.
В
основе (11) лежит получение центрального
отражения множества В относительно его
начальных координат (центр В), затем
сдвиг этого множества в точку z,
дилатация множества А по В – множество
всех таких смещений z,
при которых
и А совпадают по меньшей мере в одном
элементе.
Данное определение не является единственным. Однако процедура дилатации в некотором смысле похожа на операцию свертки, которая выполняется над множествами.
