Основные цели анализа и классификации изображений, содержащих объекты, которые необходимо изучать и рассматривать более детально. Сегментация визуального изображения как одна из важнейших задач систем компьютерного зрения. Выделение границы объекта.
При низкой оригинальности работы "Применение преобразования Фурье для формирования описания объектов при нейросетевом анализе образов", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Калужский филиал московского государственного технического университета им.Решение задачи выделения границы объекта состоит из последовательности операций (рис.1), основными из которых являются: сканирование сцены, обнаружение контура изображения и прослеживание линии контура в условиях воздействия фоновых шумов, формирование кода контура и предварительная обработка контура. Современная универсальная технология доступа к коллекциям изображений связана с сопоставлением изображению набора визуальных примитивов (характеристик цвета, формы, текстуры, а для видео еще и параметров движения сцены и объектов) и определением количественной оценки близости изображений по значениям примитивов. изображение визуальное компьютерное зрение Визуальные примитивы - это характеристики изображения, которые автоматически вычисляются по оцифрованным визуальным данным, позволяют эффективно индексировать их и обрабатывать запросы с использованием визуальных свойств изображения. Хотя запросом в такой системе может быть описание набора примитивов, более удобен запросный механизм поиска по образцу, когда система отыскивает изображения, визуально похожие на предоставленный образец. Проведя дискретное преобразование Фурье согласно (1) получим спектр данного изображения в следующем виде (рис.5).
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
