СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1. Введение
1.2. Методы формирования цифровых данных при сканировании пространственных объектов
1.3. Способы визуализации трехмерных объектов
1.4. Проблема упорядочивания групповых точечных объектов
1.5. Проблема распознавания и оценки параметров объемных поверхностей
1.6. Выводы
2. УПОРЯДОЧЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ГРУППОВОГО ТОЧЕЧНОГО ОБЪЕКТА
2.1. Постановка задачи и подходы к е решению
2.2. Математическая модель представления ГТО в трехмерном пространстве
2.2.1. Задание математической модели ГТО в виде пучка кватернионов
2.2.2. Задание математической модели ГТО в виде полигонального контура
2.2.3. Задание математического описания ГТО в виде амплитудно фазовой модели
2.3. Математическая модель пространственного ГТО в виде выпуклого многогранника
2.3.1. Общие замечания
2.3.2. Начальный этап построения многогранника
2.3.3. Промежуточные этапы построения многогранника
2.4. Упорядочение пространственного ГТО на базе его проволочной модели
2.5. Пример упорядочения точек пространственного ГТО
2.5.1. Построение многогранника по заданному множеству точек его вершин
2.5.2. Представление точек пространственного ГТО в виде проволочной математической модели
2.6. Выводы
3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ
ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ГРУППОВЫХ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
3.1. Введение
3.2. Общий геометрический подход к решению задачи распознавания полностью известных кватернионных сигналов
3.3. Распознавание ГТО с неизвестным номером первой точки
3.4. Распознавание кватернионных сигналов с неизвестным значением угла поворота
3.5. Нахождение параметров вращения ПГТО по результатам его фильтрации
3.5.1. Постановка задачи
3.5.2. Преимущество решения задачи при использовании теории кватернионного анализа
3.5.3. Аналитические соотношения между выходным и входным сигналами кватернионного фильтра
3.5.4. Вычисление параметров преобразования исходного вектора в собственной сферической системе отсчета
3.5.5. Определение вида единого преобразования исходного КТС
3.5.6. Пример решения задачи определения параметров вращения
3.6. Алгоритм структурного анализа неупорядоченного 4 пространственного ГТО
3.7. Структура алгоритма распознавание пространственного 6 группового точечного объекта
3.8. Выводы
4. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОБЪЕКТОВ В ТРЕХМЕРНОЙ
ТОЧЕЧНОЙ СЦЕНЕ НА БАЗЕ КВАТЕРНИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
4.1. Введение и постановка задачи
4.2. Преобразование кластеризации точечной трехмерной сцены
4.3. Автозахват плоскости истинной грани многогранника
4.4. Построение гистограммы сферических координат точек нормалей
4.5. Локализация пиков гистограммы сферических координат точек 2 нормалей
4.6. Обнаружение точек нормалей к анализируемой плоскости
4.7. Принципы реконструкции трехмерной сцены, заданной в виде 5 точечного поля
4.8. Визуализация изображения трехмерной сцены на примере 9 объемной пирамиды
4.8.1. Представление объекта генеральным множеством точек
4.8.2. Кластеризация генерального множества
4.8.3. Обнаружение точек нулевой грани объекта
4.8.4. Обнаружение точек последующих граней объекта
4.8.4.1. Первая грань объекта
4.8.4.2. Вторая грань объекта
4.8.4.3. Третья грань объекта
4.8.5. Анализ кластеров
4.8.6. Коррекция подмножеств граней путем добавлений особых 9 точек
4.8.7. Аналитическое описание формы граней
4.8.8. Структурный анализ формы граней объекта
4.8.9. Анализ результатов фильтрации контуров граней объекта
4.9. Выводы
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ И УПОРЯДОЧЕНИЯ ПГТО
5.1. Введение
5.2. Проволочная модель пространственного группового точечного 0 объекта в условиях воздействия координатного шума
5.2.1. Модель координатного шума для случая трехмерного 0 изображения
5.2.2. Воздействие координатного шума на проволочную модель 2 ПГТО
5.2.3. Алгоритм распознавания зашумленного ПГТО
5.2.4. Экспериментальные исследования при распознавании 5 зашумленного ПГТО
5.3. Исследование пространственных точечных полей в условии 6 воздействия шумов
5.3.1. Появление ложных граней объекта
5.3.2. Методы борьбы с выделением ложных граней
5.4. Выводы
6. РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНОЙ ЗАДАЧИ ВЫБОРА УЧАСТКА
ПОВЕРХНОСТИ ДЛЯ ПОСАДКИ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА
6.1. Постановка задачи обработки трехмерных изображений
6.2. Программная реализация алгоритма формирования множества 3 ближайших точек
6.3. Программная реализация формирования векторного поля для 6 анализируемого изображения
6.4. Программная реализация метода определения плоских участков 9 поверхности
6.5. Примеры обработки объемных объектов с помощью 3 разработанного программного продукта
6.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922