
- •Обобщенная схема цифровой обработки сигналов
- •3. Основные типы сигналов и их математическое описание
- •2. Типовые дискретные сигналы
- •4. Дискретные экспоненциальные функции
- •Основные свойства дэф
- •5. Дискретное преобразование Фурье и его свойства
- •Свойства дпф[8]:
- •19. Линейная свертка
- •6. Циклическая свертка
- •22. Вычисление сверток при помощи дискретных преобразований
- •10. Корреляция и ее вычисление прямым методом и с помощью дискретных преобразований
- •Вычисление с помощью дискретных преобразований.
- •11. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- •13. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- •14. Преобразование Уолша-Адамара и его свойства
- •2. Инвариантность к диадному сдвигу.
- •3. Теорема о свертке и корреляции.
- •28. Быстрое преобразование Уолша-Адамара
- •8. Преобразование Хаара
- •9. Вейвлет – преобразование
- •34. Рекурсивные и нерекурсивные цф
- •12. Передаточная функция цф
- •39. Структуры рцф
- •41. Структуры нцф
- •43. Частотные характеристики ких-фильтров и бих-фильтров
- •45. Параметры анализаторов спектра
- •33. Базовая структура анализатора спектра на основе дпф и бпф
- •36. Частотная характеристика анализатора спектра на основе дпф
- •35. Основные параметры весовых функций при спектральном анализе
- •21. Улучшение качества бинарных изображений
- •23. Утоньшение бинарных изображений
- •25. Связность в изображениях
- •26. Бинаризация полутоновых изображений
- •46. Логарифмическое и степенное преобразования для обработки полутоновых и цветных изображений
- •37. Кусочно-линейные функции преобразования для обработки полутоновых изображений
- •18. Принципы и особенности пространственной фильтрации изображений
- •15. Низкочастотная фильтрация изображений в пространственной области
- •48. Подчеркивание границ на полутоновых изображениях
- •16. Глобальные методы улучшения контраста полутоновых изображений
- •17. Линейные методы контрастирования изображений
- •47. Нелинейные методы контрастирования изображений
- •24. Обработка бинарных изображений на основе математической морфологии
- •27. Обработка полутоновых изображений на основе математической морфологии
- •31. Фильтрация изображений в частотной области
- •32. Требования к алгоритмам компрессии
- •2. Высокое качество изображений.
- •4. Высокая скорость декомпрессии.
- •44. Основные шаги стандарта сжатия jpeg
- •Квантование
- •Преобразование 8×8 матрицы дкп-спектра в линейную последовательность.
- •Получившиеся цепочки нулей подвергаются кодированию длин повторений.
- •Кодирование получившейся последовательности алгоритм Хаффмена.
- •49. Требования к мерам, вычисляющим сходство изображений
- •1. Метричность:
- •2. Нормализованность значений:
- •38. Функции схожести корреляционного типа
- •40. Обнаружение повернутых объектов на изображениях
- •50. Методы обнаружения движения в динамических изображениях
- •29. Классификация методов распознавания объектов изображений
- •30. Структурные методы распознавания объектов изображений
- •42. Нейронные сети и распознавание изображений на основе нейронных сетей
- •20. Сегментация изображений с помощью преобразования Хафа
24. Обработка бинарных изображений на основе математической морфологии
Математическая морфология - относительно новый подход в обработке изображений, суть которого заключается в том, что исходное изображение рассматривается как множество, и к нему применяются теоретико-множественные операции.
Пусть X ⊆E есть множественное представление двоичного входного изображения, и пусть B ⊆E есть компактное множество малого размера и простой формы. Множество В называется структурирующим элементом.
Фундаментальными морфологическими операторами для множеств являются наращение ⊕ и эрозия –:
Расширение:
Эрозия:
Операции расширения и эрозии обладают свойствами:
В результате выполнения эрозии исчезнут объекты, чей диаметр меньше структурирующего элемента. В результате же выполнения расширения могут закраситься впадины в объектах и пустоты в изображениях, чей диаметр меньше структурирующего элемента.
В результате выполнения морфологических операций в изображении остаются лишь те симметрии, которые присутствуют в структурирующем элементе. Поэтому, для того чтобы в результате обработки изображения не внести в него новых искажений, структурирующий элемент должен быть близок к кругу.
Отмыканием множества А множеством В (А°В) называется последовательное применение операций эрозии и расширений.
Замыканием множества А множеством В (А•В) называется последовательное применение операций расширения и эрозии
На практике операция закрывания применяется для смыкания дыр в объектах, но только таких дыр, диаметры которых не превышают диаметра структурирующего элемента. Операция открывания может быть использована для разделения объектов на бинарном изображении. Здесь сложность состоит в правильном выборе размеров структурирующего элемента.
27. Обработка полутоновых изображений на основе математической морфологии
Математическая морфология - относительно новый подход в обработке изображений, суть которого заключается в том, что исходное изображение рассматривается как множество, и к нему применяются теоретико-множественные операции.
Здесь применяются операции расширение, эрозия, открывание и закрывание.
Для простоты считается, что коэффициенты в структурирующем элементе B равны нулю.
Тогда расширение для полутоновых изображений запишется в следующем виде:
Также определим операцию эрозия:
В результате выполнения эрозии исчезнут объекты, чей диаметр меньше структурирующего элемента. В результате же выполнения расширения могут закраситься впадины в объектах и пустоты в изображениях, чей диаметр меньше структурирующего элемента.
Открывание есть последовательное применение операций эрозии и расширения, а закрывание – последовательное
применение операций расширения и эрозии.
Открывание:
Закрывание:
С помощью математической морфологии можно проводить сглаживание изображения. Определяя математически, эта операция есть последовательное применение открывания и закрывания к исходному изображению:
Следующей очень важной операцией является нахождение морфологического градиента, который может быть использован для выделения контуров на изображении и определяется следующим образом:
Изолирование (выделение) полутоновых объектов может быть выполнено при помощи преобразования, предложенного Мейером:
Размеры структурирующего элемента должны быть выбраны большими, чем размеры объектов на изображении.