<<
>>

Морфологические преобразования.

Известно, что изображения одной и той же сцены, полученные при различных условиях освещения и (или) измененных оптических свойствах объектов могут отличаться радикально. Это обстоятельство порождает значительные трудности в прикладных задачах анализа

и интерпретации изображений реальных сцен, в которых решение должно не зависеть от условий регистрации изображений.

Речь идет, например, о задачах выделения неизвестного объекта на фоне известной местности, известного объекта на произвольном фоне при неконтролируемых условиях освещения, о задаче совмещения изображений одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах и т. д.

Морфологический анализ [32-35], разработанный более десяти лет тому назад, для решения перечисленных выше задач, был в основном ориентирован для применения к полутоновым изображениям и оказался достаточно эффективным.

Формой изображения называется максимальный инвариант класса преобразований, который определит все то, что, относится к данной сцене и не зависит от условий формирования изображений. Отличия формы одного изображения от формы другого характеризуют свойства сцены, не связанные с усло-виями регистрации, и могут отражать изменения в содержании изображаемого. В этой ситуации различная природа устройств формирования изображения или изменившиеся условия освещения и т. п. могут моделироваться путем всевозможных преобразований яркости исходного изображения.

Морфологический анализ формы изображения является удобным и надёжным методом, но только для бинарных изображений. Выделение формы для изображения с количеством цветов равных 2", приводит к появлению 2" форм.

Основу методов математической морфологии составляют теоретико- множественные принципы, нелинейная суперпозиция сигналов и класс нелинейных систем, которые мы называем морфологическими системами. Термину «математическая морфология» здесь придается более общее значение, охватывающее фундаментальную теорию морфологических систем в полном объеме, а также эвристические методы и алгоритмы, связанные с приложением теории к конкретным областям.

<< | >>
Источник: Макаренко Алексей Александрович. Алгоритмы и программная система классификации полутоновых изображений на основе нейронных сетей: диссертация... кандидата технических наук: 05.13.18. - Москва: РГБ, 2007. 2007

Еще по теме Морфологические преобразования.:

  1. Глава XVII Преобразование общественного строя и влияние этого преобразования направо и на состав гражданского общества
  2. Глава XVIII Преобразование общественного строя и влияние этого преобразования награжданское право и на состав гражданского общества(продолжение)
  3. 4.10. Историческое образование морфологического принципа. Морфологические написания как следствие изменений в звуковой системе русского языка
  4. 7.6 р-Адическое вейвлет-преобразование 7.6.1 Непрерывное вейвлет-преобразование над Qp
  5. 12. Слово как элемент части речи (морфологическая единица). Морфологическая категория. Парадигма. Система частей речи современного русского языка.
  6. 13. Грамматическая форма, грамматическое значение слова, граммема, морфологическая категория. Принципы классификации морфологических категорий
  7. Глава 4Методы интегральных преобразований
  8. Преобразование Фурье.
  9. Преобразование данных
  10. Элементарные преобразования матрицы.
  11. Преобразования Лоренца
  12. 1.4 Спектральная форма вейвлет-преобразования