Введение.
Глава 1. Анализ известных методов обнаружения и выделения границ объектов на изображениях
1.1. Анализ известных методов и алгоритмов поиска объектов на изображениях.
1.1.2. Статистический подход к распознаванию объектов на изображениях
1.1.3. Геометрический подход к распознаванию объектов на изображениях
1.1.4. Нейросетевой подход к распознаванию объектов на изображениях
1.2. Известные методы выделения границ объектов на изображениях
Выводы по главе
Глава 2. Синтез и анализ алгоритмов совместного обнаружения и оценивании локальных участков границы объектов на изображении
2.1. Постановка задачи совместного обнаружения и оценивания параметров локальной неоднородности в рамках модели перепада яркости
2.2. Статистические алгоритмы обнаружения и оценивания параметров локальной неоднородности в рамках модели перепада яркости
2.2.1. Алгоритм обнаружения перепада яркости при известной яркости фона и яркости объектов.
2.2.2. Алгоритм обнаружения и оценки параметров перепада яркости при известной яркости фона и неизвестной яркости объектов.
2.2.3. Алгоритм обнаружения и оценки параметров перепада яркости при неизвестной яркости фона и неизвестной яркости объектов.
2.3. Нейросетевой алгоритм совместного обнаружения и оценивания параметров локальной неоднородности в рамках модели перепада яркости Выводы по главе
Глава 3. Синтез и анализ алгоритмов совместного обнаружения и оценивания границы объектов с неизвестной формой и местоположением
3.1. Методика оценки эффективности алгоритма обнаружения локальной неоднородности
3.1.1. Методика расчета условных вероятностей ошибок первого и второго рода
3.1.2. Методика расчета безусловных вероятностей ошибок первого и второго рода.
3.2. Синтез алгоритма вторичной обработки локальных фрагментов для обнаружения объекта, характпризующсгося замкнутой границей неизвестной формы
3.3. Определение целостной границы объекта с использованием метода динамического программирования при реализации обобщенного алгоритма
максимального правдоподобия.
Выводы по главе
Глава 4. Алгоритмы обнаружения объектов на основе инвариантных преобразований эталонных фрагментов изображения
4.1. Инвариантный к повороту и изменению масштаба алгоритм обнаружения эталонного объекта в локальном участке наблюдения
4.1.1. Представление изображений объектов с использованием упорядоченного разбиения на группы пикселей.
4.1.2. Формирование описания эталонного объекта, инвариантного к повороту и изменению масштаба.
4.1.3. Определение меры близости наблюдаемого и эталонного изображения. Принятие решения о наличии объекта.
4.1.4. Определение меры близости локального участка изображения и эталона на основе вычисления степени пересечения выделенных групп
4.2. Алгоритмы классификации и локализации объектов на изображении 7 Выводы по главе
Заключение
Список литературы
- Київ+380960830922