Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений

Фурман Я. А., Юрьев А. Н. , Яншин В. В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений.— Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1992.— 248 с.

Рассмотрены модели и методы обработки и распознавания изображений в бинарных по яркости сценах. Основное внимание уделено подходам, приводящим к алгоритмам, реализующимся на современных вычислительных устройствах. Для синтеза алгоритмов применен аппарат дискретных цепей Маркова. На его основе с использованием одномерной модели строк (столбцов) бинарного изображения описаны новые подходы к фильтрации бинарной сцены, обеспечивающие небольшие временные затраты. Обобщен метод цепного кодирования контуров изображения по Фримену на комплексную плоскость.

Книга предназначена для научно-технических работников, занимающихся разработкой алгоритмов, проектированием устройств обработки изображений и распознавания образов, а также аспирантов и студентов старших курсов соответствующих специальностей.

ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЩИЕ ПОДХОДЫ К ОБРАБОТКЕ И РАСПОЗНАВАНИЮ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1. БИНАРНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
1.2. ЗАДАЧИ ОБРАБОТКИ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.3. СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ ДИСКРЕТНЫХ ЦЕПЕЙ МАРКОВА
1.4. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ СРЫВА СЛЕЖЕНИЯ КОНЕЧНОГО АВТОМАТА
2. ОБНАРУЖЕНИЕ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ, ЗАДАННЫХ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
2.2. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ, ЗАДАННЫХ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
2.3. АНАЛИЗ РЕКУРРЕНТНОГО АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ
2.4. РЕКУРРЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ НА ФОНЕ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ И ШУМОВ
2.5. СИНТЕЗ ФИЛЬТРОВ ОБНАРУЖЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ ДЛЯ НЕПРЕРЫВНОГО ВРЕМЕНИ
2.6. РЕКУРРЕНТНЫЙ АЛГОРИТМ МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
3. ОБРАБОТКА БИНАРНЫХ СЦЕН В ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБЛАСТИ
3.2. НЕОБХОДИМЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ МНОГОШАГОВЫХ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
3.3. ПОДАВЛЕНИЕ ШУМОВ
3.4. ОБНАРУЖЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
3.5. ВЫДЕЛЕНИЕ ПОДОЗРИТЕЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ СЦЕНЫ ПО ПРИЗНАКУ НАЛИЧИЯ СГУЩЕНИЯ
3.6. СЕЛЕКЦИЯ НА ПЛОЩАДИ
3.7. ДВУХПОРОГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ С ЗАПОЛНЕНИЕМ ОКНА
3.8. СОГЛАСОВАННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.9. АНИЗОТРОПНЫЕ ПЕЛЕНГАЦИОННЫЕ ФИЛЬТРЫ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.10. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ БИНАРНЫХ МЕДИАННЫХ ФИЛЬТРОВ И ИХ ОБОБЩЕНИЙ
3.11. ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЛОГИЧЕСКИХ КОМБИНАЦИЙ БИНАРНЫХ МЕДИАННЫХ И ПРОЦЕНТИЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ
3.12. СИНТЕЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПРОТЯЖЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ ОПИСАНИИ БИНАРНОЙ СЦЕНЫ СЛОЖНЫМИ ЦЕПЯМИ МАРКОВА
3.13. ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ АЛГОРИТМОВ СГЛАЖИВАНИЯ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4. МЕТОДЫ КОНТУРНОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ИХ ФОРМЕ
4.2. СПОСОБЫ КОДИРОВАНИЯ КОНТУРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.3. ЛИНЕЙНЫЕ ПРОСТРАНСТВА КОНТУРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.3.2. ЛИНЕЙНЫЕ ПРОСТРАНСТВА ВЕКТОР-КОНТУРОВ
4.3.3. ОСОБЫЕ СВОЙСТВА СКАЛЯРНОГО ПРОИЗВЕДЕНИЯ В ПРОСТРАНСТВЕ Ck
4.4. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И СВОЙСТВА КОМПЛЕКСНОЗНАЧНЫХ МОДЕЛЕЙ КОНТУРА
4.5. ФОРМИРОВАНИЕ ПРИЗНАКОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО КОДАМ ИХ КОНТУРОВ
4.5.2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ФОРМЫ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.6. РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ С СИЛЬНОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТЬЮ ФОРМЫ ПО ИХ КОНТУРАМ
4.6.2. СИНТЕЗ КЛАССИФИКАТОРА ИЗОБРАЖЕНИИ С СИЛЬНОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТЬЮ ФОРМЫ НА БАЗЕ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ МОДЕЛИ КОНТУРА
4.6.3. КЛАССИФИКАТОР ИЗОБРАЖЕНИЙ С СИЛЬНОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТЬЮ ФОРМЫ НА БАЗЕ МАРКОВСКОЙ МОДЕЛИ КОНТУРА
4.7. ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРОСЛЕЖИВАНИЕ КОНТУРОВ БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.8. ПРОСЛЕЖИВАНИЕ ПРЯМОЛИНЕЙНОЙ ГРАНИЦЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ НА МНОГОГРАДАЦИОННОМ ФОНЕ
4.8.2. МЕТОДИКА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОСЛЕЖИВАНИЯ ПРЯМОЛИНЕЙНОЙ ГРАНИЦЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ
4.9. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОПЕРАЦИИ С КОНТУРАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.9.2. ЭКВАЛИЗАЦИЯ КОДА КОНТУРА
5. СОГЛАСОВАННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ КОНТУРОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ
5.2. КОНТУРНЫЙ СОГЛАСОВАННЫЙ ФИЛЬТР И МЕХАНИЗМ ЕГО РАБОТЫ
5.3. СВОЙСТВА КОНТУРНЫХ СОГЛАСОВАННЫХ ФИЛЬТРОВ
5.4. ПРОХОЖДЕНИЕ ШИРОКОПОЛОСНОГО ШУМА ЧЕРЕЗ КОНТУРНЫЙ СОГЛАСОВАННЫЙ ФИЛЬТР
5.4.2. КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ И ДИСПЕРСИЯ ВЫХОДНОГО ПРОЦЕССА
5.4.3. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ МОМЕНТ ВЕЩЕСТВЕННОЙ И МНИМОЙ ЧАСТЕЙ ШУМОВОГО ВЫХОДНОГО ВЕКТОРА КСФ
5.4.4. ПЛОТНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ ШУМА НА ВЫХОДЕ КСФ
5.5. ПРОХОЖДЕНИЕ ЗАШУМЛЕННОГО ВЕКТОР-КОНТУРА ЧЕРЕЗ КСФ
5.6. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПОДАВЛЕНИЯ ШИРОКОПОЛОСНЫХ ШУМОВ КОНТУРНЫМ СОГЛАСОВАННЫМ ФИЛЬТРОМ
5.7. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ НОРМЫ ШУМОВОГО ВЕКТОР-КОНТУРА
5.7.2. АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ НОРМЫ ШУМОВОГО ВЕКТОР-КОНТУРА
5.8. АНИЗОТРОПНАЯ БИНАРНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ И КОМПЛЕКСНОЕ КОДИРОВАНИЕ ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ
5.9. ФАКТОРЫ, ОГРАНИЧИВАЮЩИЕ ПРИМЕНИМОСТЬ МЕТОДОВ КОНТУРНОГО АНАЛИЗА
ЛИТЕРАТУРА
Приложение П1. ВЫВОД РАЗНОСТНОГО УРАВНЕНИЯ ДЛЯ ИМПУЛЬСНОЙ ПЕРЕХОДНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДИСКРЕТНОГО ФИЛЬТРА ОБНАРУЖЕНИЯ
Приложение П2. ОЦЕНКА ВЫПОЛНЕНИЯ УСЛОВИЯ СУЩЕСТВОВАНИЯ ДИСКРЕТНОГО ФИЛЬТРА ОБНАРУЖЕНИЯ
Приложение П3. ВЫВОД СООТНОШЕНИЙ ДЛЯ МАТРИЦЫ Ф1(l, l-1).
Приложение П4. ВЫВОД УРАВНЕНИЯ ДЛЯ ИМПУЛЬСНОЙ ПЕРЕХОДНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕПРЕРЫВНОГО ФИЛЬТРА ОБНАРУЖЕНИЯ
Приложение П5. ЦЕПИ МАРКОВА С ПРОСТРАНСТВЕННЫМИ МАТРИЦАМИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ПЕРЕХОДОВ

Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений

Оглавление