Санкт-Петербургский государственный университет информационных
технологий, механики и оптики, 2008, 192 стр.
В пособии приведены методы компьютерной обработки и распознавания изображений. Рассмотрены математические модели изображений, критерии качества изображений. Описываются основные алгоритмы цифровой обработки и распознавания изображений, в том числе основы яркостных преобразований, преобразования цветовых координатных пространств, пространственной и частотной фильтрации, морфологических операций, кодирования, сегментации и классификации, а
также анализа изображений.
Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 200600 – «Фотоника и оптоинформатика».
Предмет и задачи компьютерной обработки и распознавания изображений.
Определение компьютерной обработки изображений.
Устройства формирования изображений.
Математические модели изображений.
Модели непрерывных изображений.
Пространственные спектры изображений.
Спектральные интенсивности изображений.
Вероятностные модели изображений и функции автокорреляции.
Критерии качества изображений.
Цвет как важная характеристика восприятия объекта.
Цветовая модель RGB.
Цветовая модель YСrCb.
Цветовая модель YIQ.
Цветовая модель L*a*b* МКО 1976.
Цветовая модель L*H°C*.
Цветовая модель HSI.
Цветовая модель HLS.
Цветовая модель L*u*v* МКО 1973.
Метрическое векторное цветовое пространство.
Представление изображений в цифровой форме.
Дискретизация изображений.
Квантование изображений.
Оптимальное квантование.
Квантование сигнала при наличии шумов.
Погрешности дискретного представления изображений.
Погрешность дискретизации.
Погрешность квантования.
Методы интерполяции изображений.
Улучшение изображений.
Яркостные преобразования изображений.
Линейное контрастирование.
Выделение диапазона яркостей.
Преобразование изображения в негатив.
Степенные преобразования.
Логарифмическое преобразование.
Преобразование гистограмм.
Пороговая обработка полутоновых изображений.
Применение табличного метода при поэлементных преобразованиях изображений.
Особенности применения поэлементной обработки цветных изображений.
Основы фильтрации изображений.
Основы пространственной фильтрации изображений.
Линейная пространственная фильтрация.
Нелинейная пространственная фильтрация.
Фильтры повышения верхних пространственных частот изображения.
Частотная фильтрация изображений.
Дискретное преобразование Фурье.
Теорема о свертке.
Низкочастотные фильтры.
Высокочастотные фильтры.
Анализ бинарных изображений.
Назначение основных операций бинарного анализа.
Состав основных операций бинарного анализа.
Морфология бинарных изображений.
Признаки областей.
Методы кодирования цифровых изображений.
Особенности зрительной системы человека.
Контрастная чувствительность.
Пространственная чувствительность частоты.
Маскирование.
Статистическая и визуальная избыточность изображений.
Кодирование длин серий.
Кодирование по методу LZW.
Кодирование.
Декодирование.
Метод кодирования Хаффмана.
Принцип дифференциальной импульсно - кодовой модуляции.
Кодирование с использованием ортогональных преобразований.
Дискретное косинусное преобразование.
Сжатие данных по методу JPEG.
Кодирование на основе вейвлетных преобразований.
Стандарт JPEG 2000.
Стандарты сжатия видео последовательностей.
Стандарт MPEG-1.
Стандарт MPEG-2.
Стандарт MPEG-4.
Анализ текстурных изображений.
Описание текстур.
Статистический подход к описанию текстур.
Структурный подход к описанию текстур.
Фрактальный подход к описанию текстур.
Оценка наличия текстуры в изображении.
Методы сегментации цветных текстур в цветовых координатных пространствах.
Синтез цветных пространственных текстур.
Статистический метод синтеза цветных текстур.
Синтез цветных фрактальных текстур.
Сегментация цветных текстурных изображений.
Фрактальный анализ сложных текстурных изображений.
Оценка фрактальности признаков цветных текстур.
Возможности и ограничения применения алгоритма оценки размера фрактала по длине контура при анализе сложных текстурных изображений.
Сегментация текстурных изображений по методу треугольной пирамиды.
Оценка размера фрактала по модулю разности яркостей отсчетов.
В пособии приведены методы компьютерной обработки и распознавания изображений. Рассмотрены математические модели изображений, критерии качества изображений. Описываются основные алгоритмы цифровой обработки и распознавания изображений, в том числе основы яркостных преобразований, преобразования цветовых координатных пространств, пространственной и частотной фильтрации, морфологических операций, кодирования, сегментации и классификации, а
также анализа изображений.
Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 200600 – «Фотоника и оптоинформатика».
Предмет и задачи компьютерной обработки и распознавания изображений.
Определение компьютерной обработки изображений.
Устройства формирования изображений.
Математические модели изображений.
Модели непрерывных изображений.
Пространственные спектры изображений.
Спектральные интенсивности изображений.
Вероятностные модели изображений и функции автокорреляции.
Критерии качества изображений.
Цвет как важная характеристика восприятия объекта.
Цветовая модель RGB.
Цветовая модель YСrCb.
Цветовая модель YIQ.
Цветовая модель L*a*b* МКО 1976.
Цветовая модель L*H°C*.
Цветовая модель HSI.
Цветовая модель HLS.
Цветовая модель L*u*v* МКО 1973.
Метрическое векторное цветовое пространство.
Представление изображений в цифровой форме.
Дискретизация изображений.
Квантование изображений.
Оптимальное квантование.
Квантование сигнала при наличии шумов.
Погрешности дискретного представления изображений.
Погрешность дискретизации.
Погрешность квантования.
Методы интерполяции изображений.
Улучшение изображений.
Яркостные преобразования изображений.
Линейное контрастирование.
Выделение диапазона яркостей.
Преобразование изображения в негатив.
Степенные преобразования.
Логарифмическое преобразование.
Преобразование гистограмм.
Пороговая обработка полутоновых изображений.
Применение табличного метода при поэлементных преобразованиях изображений.
Особенности применения поэлементной обработки цветных изображений.
Основы фильтрации изображений.
Основы пространственной фильтрации изображений.
Линейная пространственная фильтрация.
Нелинейная пространственная фильтрация.
Фильтры повышения верхних пространственных частот изображения.
Частотная фильтрация изображений.
Дискретное преобразование Фурье.
Теорема о свертке.
Низкочастотные фильтры.
Высокочастотные фильтры.
Анализ бинарных изображений.
Назначение основных операций бинарного анализа.
Состав основных операций бинарного анализа.
Морфология бинарных изображений.
Признаки областей.
Методы кодирования цифровых изображений.
Особенности зрительной системы человека.
Контрастная чувствительность.
Пространственная чувствительность частоты.
Маскирование.
Статистическая и визуальная избыточность изображений.
Кодирование длин серий.
Кодирование по методу LZW.
Кодирование.
Декодирование.
Метод кодирования Хаффмана.
Принцип дифференциальной импульсно - кодовой модуляции.
Кодирование с использованием ортогональных преобразований.
Дискретное косинусное преобразование.
Сжатие данных по методу JPEG.
Кодирование на основе вейвлетных преобразований.
Стандарт JPEG 2000.
Стандарты сжатия видео последовательностей.
Стандарт MPEG-1.
Стандарт MPEG-2.
Стандарт MPEG-4.
Анализ текстурных изображений.
Описание текстур.
Статистический подход к описанию текстур.
Структурный подход к описанию текстур.
Фрактальный подход к описанию текстур.
Оценка наличия текстуры в изображении.
Методы сегментации цветных текстур в цветовых координатных пространствах.
Синтез цветных пространственных текстур.
Статистический метод синтеза цветных текстур.
Синтез цветных фрактальных текстур.
Сегментация цветных текстурных изображений.
Фрактальный анализ сложных текстурных изображений.
Оценка фрактальности признаков цветных текстур.
Возможности и ограничения применения алгоритма оценки размера фрактала по длине контура при анализе сложных текстурных изображений.
Сегментация текстурных изображений по методу треугольной пирамиды.
Оценка размера фрактала по модулю разности яркостей отсчетов.