алгоритм выделения во
Это интересно!!!
алгоритм выделения полного квадрата

алгоритм выделения слова из строки

Свёрточно-корреляционный алгоритм выделения QRS комплекса. 08.10.2011. А.В. Крамаренко, Ю.А. Крамаренко.

ID: 38963
Название работы: Алгоритмы выделения границ (контуров) объектов наблюдения в полутоновых и бинарных изображениях
Категория: Контрольная
Предметная область: Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы
Описание: После этого границы объекта могут быть найдены следующим образом.15 где: ij ∈ωгр – множество координат точек принадлежащих области изображения вблизи границ объекта; D – пороговое значение нормы градиента.15 обычно недостаточно для успешного выделения контуров объекта. Изменяя величину D можно в принципе менять соотношение между вероятностью выделения лишних точек ошибки первого рода и вероятностью пропуска контурных точек объекта ошибки второго рода.
Язык: Русский
Дата добавления: 2013-09-30
Размер файла: 166 KB
Работу скачали: 28 чел.
Алгоритмы выделения границ (контуров) объектов наблюдения в полутоновых и бинарных изображениях.
В общем случае процедуре выделения границ (контуров) изображений объектов должен предшествовать этап определения нормы градиента для всех точек исходного массива G i,j . После этого границы объекта могут быть найдены следующим образом. В качестве первого этапа осуществляется выбор координат точек изображения, для которых значения нормы градиента превышают установленный порог
i,j ∈ ω гр , если Gi,j≥ D , (2.15)
где: i,j ∈ ω гр – множество координат точек, принадлежащих области изображения вблизи границ объекта; D – пороговое значение нормы градиента.
Примечание . Следует, однако, заметить, что решающего правила (2.15), обычно, недостаточно для успешного выделения контуров объекта. Дело в том, что при низком уровне порога D кроме контурных точек могут оказаться выделенными другие, «лишние» точки, расположенные вблизи контура, для которых также выполняется условие Gi,j ≥ D. Если же величина порога D задана высокой, то, наоборот, не все точки контура окажутся выделенными. Изменяя величину D, можно, в принципе, менять соотношение между вероятностью выделения «лишних» точек (ошибки первого рода) и вероятностью пропуска контурных точек объекта (ошибки второго рода). Очевидно, что чем выше уровень помех, действующих в АТСН, тем больше суммарная вероятность ошибок выделения контурных точек. На практике пороговое значение нормы градиента предпочтительнее задавать таким, чтобы вероятность ошибок второго рода была минимальной. При этом «лишние» точки, выделенные на первом этапе, могут быть «отсеяны» на втором этапе, который предполагает дополнительный анализ выделенных точек.
В результате дополнительного анализа в окрестностях каждой из точек с координатами i,j ∈ ω гр должны быть оставлены только две, непосредственно прилегающие к данной точке. Эти две точки могут быть выбраны среди других предполагаемых контурных точек (например, точек с координатами i ± 1, j ± 1) по признаку максимального значения нормы градиента. В крайнем случае, если этому признаку удовлетворяют более двух прилегающих точек, должны быть выбраны две любые точки, например, первые из числа рассматриваемых. Это, хотя и может в конечном итоге привести к незначительным погрешностям в определении координат контурных точек, но позволит избежать более существенных аномальных ошибок, связанных с искажением формы и с очень значительными погрешностями при вычислении периметра объекта. В частном случае, при обработке бинарных изображений, то есть изображений, каждый элемент которых может принимать одно из двух значений «0» или «1» («чёрное» или «белое»), процедура выделения границ объектов существенно упрощается и может быть сведена к простым логическим операциям

16.01.2011, 19:44 Алгоритм выделения формант речи. Посмотрите здесь: Распознавание речи на русском языке Базы русской речи для синтеза и

Здесь i,j ∈ ωгр. – координаты точек, принадлежащих границам объектов; a,b – возможные значения функции Ei,j («0» или «1»); & и ∨ –символы логических операций «И» и «ИЛИ» соответственно.
Алгоритмы выделения признаков контролируемых объектов ( вдруг тоже понадобиться )
Выделение признаков позволяет иногда упростить реализацию последующего этапа – этапа распознавания или идентификации объектов. Путём выделения признаков удаётся создать сжатое описание объекта в выбранной системе признаков.
При выборе наиболее информативных признаков необходимо учитывать как свойства самих объектов, так и возможности телевизионных датчиков – первичных ормирователей сигнала изображения с точки зрения их разрешающей способности. Необходимо также принимать во внимание степень сложности процедуры выделения признаков за ограниченное время анализа.
В автоматизированных телевизионных системах наблюдения наиболее предпочтительными являются геометрические признаки объектов:
– площадь и периметр изображения объекта;
– число отверстий в теле объекта;
– размеры вписанных и описанных простейших геометрических фигур (окружностей, прямоугольников, треугольников и др.);
– число и взаимное расположение углов;
– моменты инерции изображений объектов.
Важной особенностью большинства геометрических признаков является их инвариантность относительно разворота изображения объекта. Кроме того, путём нормирования геометрических признаков друг относительно друга, достигается инвариантность относительно масштаба изображения объекта.

2006. т. LIX, ¿ 1. вычислительная техника и информатика А.Г. Оганесян эффективный алгоритм выделения формант из спектра речевого

Определение площади и периметра.
Площадь изображения объекта вычисляется путём простого подсчёта числа элементов, относящихся к объекту
где L – множество координат массива [ Ei , j ], принадлежащих объекту.
Периметр изображения объекта вычисляется после того, как на предварительном этапе выделены границы объекта
где a гр – множество граничных (контурных) точек изображения объекта.
На основе выделенных признаков можно сформировать обобщенный нормированный признак, инвариантный к масштабу изображения.
Определение радиусов вписанных и описанных окружностей.
Процедура складывается из двух этапов (рис 2.4).
Определение координат геометрического центра изображения объекта
где xi , j ; yi , j – координаты точек изображения объекта, которые могут быть заменены соответствующими номерами столбцов и строк, содержащих данный элемент xi , j = i ; yi , j = j .
Вычисление минимального и максимального расстояний от центра до границ изображения объекта, выделенных на предварительном этапе (см. раздел 2.3).
Очевидно, что нормированный признак R ′ = Rmax ⁄ Rmin всегда является инвариантным к масштабу изображения объекта.
Определение сторон описанного прямоугольника.
Это – одна из простейших процедур.
1. Надо определить максимальные и минимальные значения абсцисс и ординат изображения объекта i max и imin ; jmax и jmin.
Высота и основание прямоугольника определяются следующим образом
Отметим, что данный признак (в отличие от предыдущих) не является инвариантным к развороту изображения объекта (рис. 2.5).
Определение числа и взаимного положения углов
На предварительном этапе должны быть выделены и пронумерованы элементы контура объекта.
Классический способ определения угловых точек изображения объекта заключается в анализе небольшого фрагмента контура в окрестностях данной точки и в определении радиуса её кривизны. Если этот радиус окажется меньше установленного порога – это
угловой элемент, в противном случае – нет. Однако, такой способ связан с очень большим объёмом вычислений. С практической точки зрения в быстродействующих АТСН, работающих в реальном масштабе времени, предпочтительным представляется более простой алгоритм. Он заключается в оценке расстояний между начальной и
конечной точками фрагмента контура, т.е. между элементами контура с порядковыми номерами k – 2 и k + 2 (рис 2.6).
Пусть x ( k ) и y ( k ) абсцисса и ордината контурных элементов соответственно. Тогда решающее правило может выглядеть следующим образом
{| x ( k "2)− x ( k +2)|+| y ( k − 2)− y ( k +2)| ≤ H } (2.31)
Если условие (2.31) выполняется, тогда данная точка контура принадлежит множеству угловых точек L . Здесь H –пороговое значение, выбираемое с учётом свойств изображения объектов данного класса.
При реализации вычислительной процедуры необходимо соблюдать следующие правила.
1. Если, в соответствии с условием (2.31), оказываются выделенными несколько смежных элементов контура, то решающее правило должно предусматривать выбор только одного элемента в качестве углового, например, по минимуму значения модуля разности, а в случае совпадения значений – любой из этих элементов. Это, разумеется, может привести к некоторой ошибке в определении координат углового элемента, но позволит избежать более существенной (аномальной) ошибки, связанной с неправильным определением числа углов и, следовательно, формы объекта.
2. Выделенным угловым элементам целесообразно присваивать
порядковые номера, которые могут быть использованы на последующем этапе распознавания и определения ориентации объекта.
Процедуру анализа контурных элементов удобно осуществлять в цикле, однако два первых и два последних элемента приходится осуществлять вне цикла, так как для них не удаётся задать значения переменной k + 2 и k – 2.
Определение моментов инерции изображения объекта.
Моменты инерции являются довольно информационными признаками для последующего этапа распознавания образов, но их определение является не такой уж простой задачей. Вместе с тем, в некоторых случаях могут использоваться промежуточные результаты вычислений, например, для определения угловой ориентации изображения объекта относительно приборной системы координат (см. раздел 3.2). Обозначим главные искомые моменты инерции изображения объекта через J 1 и J 2 (рис. 2.7б). Однако, чтобы найти J 1 и J 2 , необходимо предварительно определить так называемые промежуточные моменты J x и J y , т.е. моменты инерции относительно вертикальной и горизонтальной осей приборной системы координат, а также смешанный момент J x,y (рис. 2.7 а).
Вычисление осуществляется в следующем порядке.
Определяются координаты центра «тяжести» (энергетического центра) изображения объекта
Определяются промежуточные моменты Jx, Jy, Jx,y
Рассчитываются главные моменты
PAGE 2
А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать 57471. Научная статья Нестандартні підходи до вивчення української мови та літератури 188.5 KB Основне завдання школи – дати дитини змогу знайти себе в цьому складному світі. Отже школа

Алгоритм выделения путей (АВП) в разомкнутом графе выделяет все пути, связывающие заданную пару вершин. [c.52].


ID: 38963. Название работы: Алгоритмы выделения границ (контуров) объектов наблюдения в полутоновых и бинарных изображениях.

Алгоритм выделения буфера Рисунок 3.5.  В качестве алгоритма выделения контуров будем использовать алгоритм жука.


Для выделения QRS-комплекса(R–зубца) существуют следующие классы алгоритмов: - Нейронные сети


Подскажите алгоритм или ссылочек хороших дайте, плззз, на алгоритм разбора русского слова.22 июня 2005

Алгоритм выделения окончания - раздел Лингвистика, Русское слово в свете системно-структурного описания 1. Определить, К Какому Слову


Алгоритм выделения QRS - комплексов. Предлагаемый алгоритм детектирования QRS - комплексов для программных ЭКГ-систем реального времени основывается на


Аннотация: В данной статье речь идёт о выборе алгоритма для извлечения кода из  Исследуя проблему выделения кода из документов со смешанным содержимым и

Алгоритм выделения в предложении подлежащего и сказуемого". Зубкова Оксана Александровна, учитель начальных классов.


Нужен алгоритм динмаического выделения памяти. Счас попробую описать более подробно на примере списка.12 октября 2006


Орфограммы на стыке приставки и корня. Алгоритм определения приставки.  Трудности при выделении приставок. Некоторые приставки нельзя или трудно

Алгоритм выделения остовного дерева. 1) Выберем в G произвольную вершину , которая образует подграф, являющийся деревом.


Если стоит задача выделения составляющих с известным периодом, размер окна равен  Заметим, что эта часть алгоритма может быть эффективно выполнена как на


Таким образом, выделены 3 компоненты сильной связности ориентированного графа D  Алгоритм выделения компонент сильной связности.

Ну суть мат модели уже описана. вот алгоритм на естественном языке.


Адаптивный алгоритм выделения контуров. При решении сложных задач, требующих скрупулезного анализа изображений (поиск, идентификация объектов24 июля 2012


В алгоритмах выделения лица выделяют два направления, которые по-разному подходят к этому вопросу[1]

В свете недавних статей об обработке изображений я хотел бы немного рассказать об алгоритмах выделения контуров: методы Робертса, Превитта и Собеля


. Диагностический алгоритм: влагалищные выделения. У здоровых женщин видимых выделений из половых путей не бывает.


Ключевые слова: алгоритм выделения лиц, кластер кожи, ошибки второго рода, уровень ложных срабатываний.

Алгоритм выделения памяти достаточно прост – в цикле перебираются все списки в порядке приоритета, и если находится нужный фрагмент


В основном используют два алгоритма выделения областей: рекурсивный и циклический (итеративный).


Финкельштейн [6] предложил алгоритм выделения квазиблочной структуры в разреженной матрице.

Сейчас доступно огромное количество алгоритмов выделения контуров, но ни один из них не является универсальным.


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43