Глобальная бинаризация полутоновых изображений — КиберПедия 

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...

Глобальная бинаризация полутоновых изображений

2017-06-13 435
Глобальная бинаризация полутоновых изображений 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Бинаризаци я – это преобразование полутонового изображения к одноцветному Преобразование цветного изображения в полутоновое заключается в получении яркости каждой точки по формуле:

Y = 0,3 R + 0,59 G + 0,11 B

и последующем копировании на все три канала полученной величины (R = B = G = Y). где R, G, B – значение красного, зеленого и синего цветов в обрабатываемой точке. Пусть fij – полутоновое изображение, t – порог и b 0, b 1 – два бинарных значения (для бинарного черно-белого b 0 = 0, b 1 = 255). Результат порогового разделения – бинарное изображение gij, полученное следующим образом:

Как видно, основной задачей является выбор значения t с помощью некоторого критерия. Использование единственного значения порога для всех пикселей изображения называется глобальным пороговым разделением. Существует много способов выбора порогового значения. Один из наиболее популярных и широко используемых - метод мод, в котором используется гистограмма яркостей пикселей на изображении. Для изображения с хорошо отличимымиmобъектами и фоновым режимом гистограмма будет иметь два различных пикаn т.е.бимодальную форму. Впадина между пиками может быть найдена как минимум между двумя максимумами, а соответствующее ему значение интенсивности выбирается как порог, который лучше всего разделяет два пика. Однако, имеется ряд недостатков в методе глобального порогового разделения, основанном на форме распределения яркостей: 1. Изображение не всегда содержит хорошо различимые объект и фон из-за недостаточного контраста и наличия шума. 2. В случае редко расположенных графических объектов, каковыми и являются графические изображения, пик, соответствующий объектам, будет значитель но меньше пика, соответствующего фону. Локальное пороговое разделение Методика локального порогового разделения основана на разделе первоначального изображения на меньшие части и определении порога для каждой части изображения.

21. Обработка полутоновых изображений на основе математической морфологи

Математическая морфология - относительно новый подход в обработке изображений, суть которого заключается в том, что исходное изображение рассматривается как множество, и к нему применяются теоретико-множественные операции

Основные морфологические операции являются аналогами операций сложения и вычитания Минковского следует отметить одно очень важное свойство морфологических операций. В результате их выполнения в изображении остаются лишь те симметрии, которые присутствуют в структурирующем элементе. Поэтому, для того чтобы в результате обработки изображения не внести в него новых искажений, структурирующий элемент должен быть близок к кругу Для того чтобы использовать аппарат морфологии в обработки изображений, применяют комбинации расширения и эрозии. Отмыканием множества А множеством В (А°В) называется последовательное применение операций эрозии и расширений X 􀁄 B = (XB)⊕ B. Замыканием множества А множеством В (А•В) называется последовательное применение операций расширения и эрозии XB =(XB)− B. Указанные операции несут значительную нагрузку и являются основными морфологическими фильтрами, которые широко используются при обработке изображений.

 

 

По аналогии с бинарными изображениями открывание есть последовательное применение операций эрозии и расширения, а закрывание – последовательное применение операций расширения и эрозии.

22. Быстрое преобразование Уолша-Адамара

Быстрые алгоритмы преобразований Уолша существуют для любого способа упорядочения функций Уолша. Вычисление преобразования прямым способом требует выполнения N(N-1) операций сложения. Существуют быстрые алгоритмы, которые требуют только Nlog2N операций. Для построения быстрого алгоритма рассмотрим матричное равенство B = HS.

что позволит отдельно вычислить первую и вторую половины спектра. Получим

Из этих выражений следует, что вычисление N-точечного преобразования сводится к предварительному суммированию (вычитанию) входных данных и последующему вычислению двух N/2-точечных преобразований.Процедуру снижения, размерности преобразованиями можно продолжить до получения двухточечного преобразования. Для этого потребуется log2N шагов. На каждом шаге производится N сложений, поэтому общее количество операций сложения равно Nlog2N.

 


Поделиться с друзьями:

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.007 с.