22 Структура системы обработки и распознавания изображений (СОРИ). Характеристика основных уровней представления визуальной информации в СОРИ.

Привет, Вы узнаете о том , что такое структура системы обработки, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое структура системы обработки, распознавания изображений сори характеристика основных уровней представления визуальной информации в сори , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Методы и средства компьютерных информационных технологий.

Первичная обработка и сегментация изображений

Большинство изображений характеризуется наличием мешающего фона, а также

неопределенностью положения и ориентации отдельных элементов, приводящих к

большой избыточности, что диктует необходимость использования методов предвари-

тельной обработки изображений: фильтрации, сглаживания, скелетизации. Как правило,

эффективные методы удается получить с учетом специфики изображений той или

иной предметной области: рукописные цифры и буквы, подписи, топологический

слой или фотошаблон интегральной схемы, автомобильный номерной знак и т.д. Тем

не менее, нами разработаны базовые алгоритмы, которые можно достаточно эффективно

использовать для обработки различных изображений.

Основу обработки составляют быстрые алгоритмы вычисления дескрипторов в

различных ортогональных базисах [4], алгоритмы фильтрации на основе преобразований

Уолша, Хаара и Адамара [5-8], которые могут быть отображены на параллельные

вычислительные структуры систолического типа [9].

Наряду с общими методами обработки предлагаются методы, ориентированные

на конкретную область приложени

Общая схема обработки кадра изображения включает следующие этапы:

1. Бинаризация.

2. Предварительная медианная фильтрация в окне заданного типа и размера с

максимальным количеством выполняемых итераций до десяти выполняется для

устранения шумовых составляющих вдоль границ объектов и для размытия изображения.

3. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Коррекция гистограммы по яркости с целью устранения теней вдоль границ

объектов.

4. Гауссовская фильтрация с заданными параметрами (размер оператора,

сигма, количество итераций) для более сильного размытия изображения.

5. Фильтрация, учитывающая тип слоя и размеры объектов.

6. Пороговое разделение изображения и выделение контуров. Значения порогов

выбирается автоматически в соответствии с гистограммой распределения значений

интенсивностей исходного изображения. Повышение качества бинарного изображения –

устранение вкраплений, выравнивание граничных линий.Выделение и описание контуров сегментов

Быстрые алгоритмы выделения контуров на основе 2D-функций Уолша иХаара [19] по сравнению с градиентными алгоритмами дают более узкую контурную линию, т.к. обработка изображения производится окном с меньшим размером, и обладают высоким быстродействием. Кроме того, при использовании функций олша нет необходимости в пороговой обработке и соответственно выборе

величины порога, что является одним из ключевых вопросов при определенииконтуров градиентными операторами, а функции Хаара позволяют выделять контурана слабоконтрастных изображениях.

Двумерные ортогональные функции используются также для идентификациирукописных символов в качестве спектральных дескрипторов формы.Из множества ортогональных преобразований рассмотрены дискретныефункции Уолша и Хаара. Это связано в первую очередь с тем, что базисные функции указанных преобразований принимают значения +1, –1 и +1, –1, 0 соответственно и

естественным образом отображаются на элементы цифровой вычислительнойтехники и дают дополнительные возможности для ускорения вычислений.Для описания областей, выделенных контурными линиями, предлагается методаппроксимации прямолинейными сегментами [20-21], который включает следующие этапы:

- вычисление преобразования Хафа,

− выделение максимумов в пространстве преобразования Хафа,

− поиск «точек-кандидатов» на излом, являющихся точками пересечения прямых и

расположенных в поле изображения,

− покрытие изображения «элементарными» областями,

− определение цвета каждой «элементарной области»,

− слияние «элементарных областей»,

− удаление «лишних» точек, не являющихся точками излома, и получение

окончательного векторного описания сегментированных областей

Анализ изображений

Алгоритмы идентификации изображений, основанные на использовании спект-ральных дескрипторов в различных ортогональных базисах, а также аппарата моментныхфункций, особенно эффективны при распознавании рукописных символов. Доказа-тельная инвариантность геометрических, моментных и спектральных прими-тивов кразличным группам аффинных преобразований обеспечили высокую (более 95 %)идостоверность распознавания  .

Сокращение размерности вектора информативных признаков необходимо сцелью сокращения вычислительных затрат, при этом вероятность правильногораспознавания изображении но возможности не должна снижаться. К примеру,количество спектральных коэффициентов, получаемых в результате выполнения спек-трального преобразования, которые используютс используются как информативные признакираспознаваемого изображения, достаточно велико.

В заключение, эта статья об структура системы обработки подчеркивает важность того что вы тут, расширяете ваше сознание, знания, навыки и умения. Надеюсь, что теперь ты понял что такое структура системы обработки, распознавания изображений сори характеристика основных уровней представления визуальной информации в сори и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Методы и средства компьютерных информационных технологий