Введение.
Иерархия использовавшихся моделей и методов .
1. Методы сравнения объекта и эталона с помощью модификаций расстояния Хаусдорфа.
1.1. Метод сравнения объекта и эталона как простых множеств с помощью модификаций расстояния Хаусдорфа .
1.1.1. Основная идея метода .
1.1.2. Обнаружение объекта, близкот к эталону, в присутствии шума .
1.1.3. Алгоритм вычисления срсднсквадратичсской модификации расстояния Хаусдорфа.
1.1.4. Поиск эталона путем полного сканирования с заданными шагами по размеру и углу ориентации эталона .
1.2. Учет структуры контура при сравнении объекта и эталона с помощью модификаций расстояния Хаусдорфа .
1.2.1. Сравнение бинарных контурных изображений с учетом направлений обхода контурной цени .
1.2.2. Использование значимых областей для повышения помехоустойчивости .
1.3. Низкоуровневые оптимизации алгоритма сравнения обьекта и эталона по взаимному отклонению контуров для процессоров архитекгуры х .
1.3.1. Преобразование координат точек импульсной характеристики в смещения .
1.3.2. Использование набора машинных команд ММХ для оптимизации горизонтальных сегментов.
1.3.3. Оптимизация горизонтальных и вертикальных сегментов с помощью накапливаемых сумм и ММХ .
1.3.4. Сравнительное тестирование оптимизаций вычисления прямых бинарных корреляций .
Выводы к главе 1 .
2. Итеративная аппроксимация многоугольников по критерию максимума периметра .
2.1. Задача полигональной аппроксимации .
2.2. Принцип максимизации периметра аппроксимирующего многоугольника .
2.3. Алгоритм максимального периметра 04 .
2.4. Алгоритм треугольного слияния 0 .
2.5. Алгоритм треугольного слияния по локальным минимумам 0 0 .
2.6. Сравнение критериев максимума периметра и минимума погрешности в алгоритмах полигональной аппроксимации .
2.6.1. Сравнение критериев оптимизации в алгоритмах сложности 4.
2.6.2. Сравнение пригодности быстрых алгоритмов для локализации изломов.
2.6.3. Сравнение по числовым критериям .
2.6.4. Сравнение вычислительной сложности .
2.7. Получение информации об изломах контура с помощью полигональных аппроксимаций .
2.7.1. Сравнительное тестирование .
Выводы к главе 2 .
3. Система распознавания номеров железнодорожных цистерн с использованием быстрой локализации и сравнения объекта с эталоном по среднеквадратической модификации расстояния Хаусдорфа.
3.1. Постановка задачи .
3.2. Программноаппаратная структура системы регистрации и распознавания номеров железнодорожных цистерн .
3.2.1. Описание площадки и аппаратной части системы технического зрения.
3.2.2. Программный комплекс системы технического зрения .
3.2.2.1. КеропМакег программа регистрации составов и распознавания номеров вагонов .
3.2.2.2. КеропЕсНюг редактор отчетов о прохождении поездов .
3.3. Технология распознавания номеров цистерн .
3.3.1. Обзор проблем распознавания номеров и методов их решения .
3.3.2. Вычисление локального контраста и локального порога для бинаризации .
3.3.3. Локализация области номера .
3.3.4. Поиск эталонов в области локализации .
3.3.5. Обработка результатов сканирования .
3.3.6. Оптимизации поиска эталонов .
3.3.7. Результаты.
Выводы к главе 3 . 1 Заключение. 2 Библиографический указатель . ИЗ
Приложение. Акт о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы .
Введение
Диссертация посвящена разработке методов обнаружения и анализа, объектов на бинарных контурных изображениях, выделяющихся из окружающего контекста благодаря своим геометрическим свойствам. Методы, рассматриваемые в диссертации, сводятся к измерениям геометрических расстояний между точками изображений. Исследуются два основных подхода к решению поставленной задачи а обнаружение с помощью модификаций расстояния Хаусдорфа объектов, геометрически близких к произвольным эталонам, задаваемым битовыми масками, и б построение и анализ полигональных аппроксимаций контура объекта.
Актуальность
- Київ+380960830922