Методы распознавания 3D изображений на основе их кватернионных моделей

Введение
Глава 1. Методы обработки 3 изображений в информационных системах.
1.1. Система управления автономного транспортного средства
1.2. Обзор существующих методов описания 3 моделей.
1.2.1. Расширенное Гауссово изображение x i I 1.
1.2.2. Комплексное расширенное Гауссово изображение x x i I 1.
1.2.3. Гистограммы формы i.
1.2.4. Распределение формы iii 2
1.2.5. Функция сферических расстояний i x i.
1.2.6. Радиальная функция сферических расстояний i i x i
1.2.7. Описатель световых полей i i i
1.2.8. Сферические гармоники
1.2.9. Анализ представленных алгоритмов.
1.3. Введение в кватернионный анализ
1.3.1. Кватернионы
1.3.2. Скалярные произведения кватернионов
1.3.4. Скалярное произведение кватернионных сигналов
1.4. Вывод
Глава 2. Проецирование изображения пространственного объекта на сферу.
2.1. Введение.
2.2. Метод проецирования 3 изображения на сферу
2.3. Решение системы линейных кватернионных уравнений методом Гаусса
2.4. Обработка изображений пространственных объектов с неизвестным масштабом
2.5. Обработка изображений пространственных объектов с неизвестными параметрами вращений.
2.6. Определение параметров вращающего кватерниона по полиномиальным коэффициентам
2.7. Обработка пространственных объектов с неизвестными параметрами масштабирования и вращения.
2.8. Распознавание пространственных объектов
2.9. Выводы.
Глава 3. Программная и аппаратная реализация методов обработки 3 изображений.
3.1. Введение
3.2. Оценка трудоемкости.
3.3. Вычислительная оптимизация метода проецирования на сферу
3.4. Параллельная реализация метода проецирования на сферу.
3.5. Параллельная реализация метода iii 2
3.6. Сравнительный анализ быстродействия параллельных реализаций методов проецирования на сферу и 2 на и .
3.7. Аппаратная реализация метода проецирования на сферу на ПЛИС.
3.8. Выводы
Глава 4. Исследование эффективности методов распознавания и оценки параметров линейных преобразований изображений пространственных объектов с неупорядоченными отметками
4.1. Алгоритм проведение эксперимента распознавания пространственных объектов.
4.2. Характеристики распознавания случайных объектов.
4.3. Методика формирования тестовых моделей
4.4. Исследование зависимости вероятности правильного распознавания моделей реальных объектов от величины СКО координатного шума.
4.5. Анализ влияния координатного шума на коэффициенты отображающей функции.
4.6. Анализ эффективности распознавания при использовании i .
4.7. Исследование помехоустойчивости методов оценки параметров объемных изображений.
4.8. Выводы.
Заключение.
Список используемой литературы