Приложение 2.

Титульный лист работы

Девятая Региональная научно-практическая конференция школьников "Творчество юных"

Анализ методов выделения контуров видеоизображений

Исследовательская работа

на IХ Региональную научно-практическую конференцию

«Творчество юных»

Автор:

Зеленоград, школа № 000,

11 класс

Научный руководитель:

доцент Д,

МИЭТ (ТУ)

2005 г.

Лист формата А4 (210x297)

Приложение 2 (продолжение).

Тезисы работы

30 мм
 

Анализ методов выделения контуров видеоизображений.

Зеленоград, школа № 000,11 класс

Алгоритмы преобразования многоуровневых изображений в контурные позволяют с высоким быстродействием осуществлять обработку цифровой информации. Они с успехом могут использоваться в системах технического зрения гибких автоматизированных и роботизированных производств, в качестве результата и объекта исследований в дефектоскопии и криминалистике, в физике и астрономии. Анализ и распознавание изображений сопряжены с переработкой большого объема информации. Известные методы выделения элементов контуров изображений различаются по скорости и качеству обработки информации, разрешающей способности и объёму вычислений. Их можно разбить на следующие группы: пространственная фильтрация, функциональные аппроксимации, градиентные методы. Отсутствие учебной литературы по методам цифровой обработки изображений послужило стимулом к проведению исследования наиболее распространенных методов фильтрации видеоизображений. Известные методы выделения контуров различаются по скорости и качеству обработки информации. При этом процесс обработки сводится к следующей схеме:

Исходное изображение F(x,y)

Градиентное изображение G(x,y)

Резул ьтирую - щее изображение

R(х, у)

Рассматриваемые в данной работе алгоритмы пороговой обработки основаны на оценке перепадов яркости в различных направлениях. Для каждого элемента рассчитывается значение модуля градиента функции яркости F(x, y):

G= (d1(i,j)2+d2(i,j)2)

Для расчета градиента оцениваются значения функции яркости в восьми элементной окрестности. Принцип цифровой фильтрации основан на том, что значение элемента изображения модифицируются с учётом значений соседних элементов. При этом особое место уделяется пороговому детектору, учитывающему усреднённое значение градиентного изображения.

Если G(i, j) > Т, то в исследуемой точке существует элемент контура. При формировании результирующей матрицы приходится решать вопрос выбора порога фильтрации Т.

Многочисленные эксперименты с различными изображениями позволили определить для каждого класса пороги фильтрации и дать рекомендации по использованию того или иного метода.

ЛИТЕРАТУРА

15 мм
 
1. , , . Выделение элементов контуров многоуровневых изображений градиентными методами.- Электронная техника, серия экономика и системы управления, вып. 4(57), 1991.

20 мм