Просмотр и считывание цифрового изображения

точки (узлы) полутонового изображения

строки (полосы, линии ) полутонового изображения (м.б. и бинарного)

площадки (поля, страницы) изображения

Считывание м.б. упорядоченное или хаотичное (случайное). Хаотично точки, строки или поля.

Учет свойств снимка и стереопары при поиске идентичного изображения.

На базисных линиях соответственных точек нет поперечного параллакса. Для идеальной пары базисные линии идут параллельно оси х . Поэтому не нужно подстраивать одно изображение к другому для стереоэффекта при их визуализации

На надирных линиях нет разности продольных параллаксов. По надирной линии идет смещение, вызванное превышением.

Благодаря учету этих качеств уменьшается зона поиска соответственной точки, а, следовательно, и время поиска.

 

Концепция автоматического просмотра участка изображения. (Эти концепции нередко осуществляются совместно)

1) от общего к частному (пирамида изображений, мультитемплет). Просматриваются большие участки, на которых грубо осуществляется отождествление (зона перекрытия, зона идентичной точки, зона тождественного площадного контура, зона прямой линии и т.п.) Затем переходят к частям больших участков. Затем к частям этих частей. Если мощность ЭВМ позволяет, то для ускорения используются три комплекта снимков или пирамиды изображений.

2) поиск равными окнами: на левом снимке задано окно (“марка”) на правом ищем точно ему соответствующее (например, по максимуму корреляции) это обычная стандартная операция.

3) от частного к общему (поиск окном) отслеживание линейного контура (выделение площади площадного контура): захватывается элемент контура и расширяется его граница во всех направлениях, где изменения характеристик не превышают некоторый критерий. Окно с контуром расширяется.

4) “дели-смыкай” “режь-клей” По какому-либо правилу (прямоугольники, треугольники) произвольно проводят границу и определяют значения некоторых характеристик (например, статистические МО, S², м.б. и А, Е) обеих половин. При расхождении значений более критического идет следующее деление на более мелкие части. При совпадении значений эти участки объединяются. В результате выделяются асе границы площадных контуров. Оператору необходимо теперь выявить, какие из них ложные (т.е. внутренние границы внутри контура), и убрать их.

=======

Операторная фильтрация

.Общий вид операторов:

 норма G(i,j) = ||d₁(i,j ), d₂(i,j)|| где d₁(i,j) = В Ä Н₁⁽¹⁾ , d₂(i,j)= В Ä Н₁⁽²⁾

Для вычисления нормы ||d₁(i,j ), d₂(i,j)|| можно применить любую из формул (14) – (16).

Операторная фильтрация (об этом есть в Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка образовв роботехнике. –М.: Машиностроение, 1990 318 с. (глава 1))

Контрастирование

Для выделения (подчеркивания) границ контуров применяют операторы дифференцирования. Основные это операторы 3х3 пиксела  Робертса, Собела ( Sobel ), Превитт ( Prewitt ), Кирша, Sharp разностный оператор. Общий вид операторов: норма G(i,j) = ||d₁(i,j ), d₂(i,j)|| где d₁(i,j) = В Ä Н₁⁽¹⁾ , d₂(i,j)= В Ä Н₁⁽²⁾

⇐ Предыдущая234567891011Следующая ⇒

Поделиться: