Основные понятия о представлении изображения. Определение величины порога с помощью гистограммы яркостей. Глобальная, локальная, адаптивная пороговая обработка. Метод дискриминантного критерия. Исследования на искусственных и предметных изображениях.
Обработка изображения - это любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением. Одним из методов обработки изображений, о котором пойдет речь ниже, является пороговая обработка. Под сегментацией изображений понимают разделение исходного изображения на составляющие его области или объекты [1]. Конечный результат зачастую определяется точностью сегментации, поэтому при выборе того или иного метода сегментации нужно уделять большое внимание надежности алгоритма [1]. Изображения бывают различными: от бинарных, то есть тех, в которых присутствует лишь два цвета (как правило, черный и белый), до 32-х битных изображений. Цветовое пространство RGB на сегодняшний день очень распространено. Самыми распространенными являются: Open GL (Open Graphics Library) - это открытая графическая библиотека, DirectX - набор функций, разработанных для решения задач, связанных с видеопрограммированием под Microsoft Windows, а также непосредственно Microsoft Visual Studio, которая также представляет множество встроенных средств для работы с графикой. 1.2 обработка изображений: сегментация Понятие сегментации, данное выше, является обобщенным понятием. Количество таких типов (или же классов) обычно невелико. В результате образуются две группы пикселей: , состоящее из пикселей с яркостью больше , и , состоящее из пикселей с яркостью меньше или равной ; 3) вычисляются значения и средних яркостей пикселей по областям и соответственно; 4) вычисляется новое значение порога в соответствии с формулой: (2.4) 5) повторяются шаги со 2-го по 4-й до тех пор, пока разница значений при соседних итерациях не окажется меньше значения наперед заданного параметра .
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
