Анализ вычисления статистических и спектральных признаков текстурных областей, визуально близких по своим свойствам. Эксперименты для определения нижней границы различия текстур и процедуры исключения ошибок первого рода при появлении шума на текстуре.
При низкой оригинальности работы "Применение дискретно-косинусного преобразования изображений для сегментации текстурных областей", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Обробка інформації в складних технічних системах ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНО-КОСИНУСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕКСТУРНЫХ ОБЛАСТЕЙ В статье предложено применение дискретно-косинусного преобразования изображений для сегментации текстурных областей.Одной из наиболее сложных и актуальных задач обработки текстурных изображений является решение задачи сегментации таких областей изображения, как природные объекты, в частности областей растительности, которые, как правило, занимают значительную часть аэрофотоснимка. Анализ литературы [2 - 4] и проведенные исследования [5] по вычислению информативности статистических признаков текстур позволили остановиться на трех основных признаках текстурных фрагментов, а именно энтропии, однородности и яркости. Для проведения экспериментов были вырезаны текстурные фрагменты из 15 изображений. 1 представлены результаты расчетов статистических свойств текстурных фрагментов изображений, визуально близких по характеристикам яркости и структуры, для пяти изображений. Так, например, если фрагмент 1 и фрагмент 2 изображения 1 находятся в одном цветовом диапазоне, то значение их энтропии отличаются на 0,1129, в отличие от фрагментов изображения 2, цвет которых заметно различен и значения энтропии отличаются на 0,5330.Таким образом, проведенные эксперименты показали, что применение ДКП для текстурных изображений позволяет получить значительную разницу в СКО при близких визуальных значениях текстур.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
