Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634620)
Контекстум
.

Методы повышения качества, фильтрации и восстановления изображений [Электронный ресурс] (190,00 руб.)

0   0
АвторыГлумов Н. И., Мясников В. В., Сергеев В. В., Сойфер В. А., Чернов А. В., Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. акад. С. П. Королева (нац. исслед. ун-т)
ИздательствоИзд-во СГАУ
Страниц169
ID230023
АннотацияУчебное пособие содержит описание методов обработки изображений, направленных на повышение их качества, фильтрации и восстановления. Рассмотрены вопросы поэлементных преобразований функции яркости. Приведены основные методы выделения контуров на изображении и повышения резкости. Детально рассмотрены алгоритмы линейной и нелинейной фильтрации изображений, а также оптимальные и квазиоптимальные методы их восстановления. Значительное внимание в пособии уделено вопросам локальной обработки изображений, основанной на применении параллельно-рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой. В частности, рассмотрены теоретические основы локальной обработки изображений; приведен ряд рекурсивно реализуемых базисных функций; представлены алгоритмы синтеза и применения фильтров с полиномиальными базисами, представляющими на практике особый интерес. Большое внимание в последнем разделе пособия уделено примерам расчета фильтров для решения конкретных прикладных задач обработки, моделирования и распознавания на изображениях.
Кому рекомендованоПособие предназначено для магистров направления 010400.68 «Прикладная математика и информатика», обучающихся по программе «Математические и компьютерные методы обработки изображений и геоинформатики».
УДК004.932
ББК32.97
Методы повышения качества, фильтрации и восстановления изображений [Электронный ресурс] : электрон. учеб. пособие / Н. И. Глумов, В. В. Мясников, В. В. Сергеев, В. А. Сойфер, А. В. Чернов; Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. акад. С. П. Королева (нац. исслед. ун-т) .— Самара : Изд-во СГАУ, 2010 .— 169 с. : ил. — Электрон. дан. (1 файл : 4,15 Мбайт) .— URL: https://rucont.ru/efd/230023 (дата обращения: 19.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Приведены основные методы выделения контуров на изображении и повышения резкости. <...> Значительное внимание в пособии уделено вопросам локальной обработки изображений, основанной на применении параллельнорекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой. <...> В частности, рассмотрены теоретические основы локальной обработки изображений; приведен ряд рекурсивно реализуемых базисных функций; представлены алгоритмы синтеза и применения фильтров с полиномиальными базисами, представляюш:ими на практике особый интерес. <...> Большое внимание в последнем разделе пособия уделено примерам расчета фильтров для решения конкретных прикладных задач обработки, моделирования и распознавания на изображениях. <...> 3 ОГЛАВЛЕНИЕ 1 Представление изображений в компьютере 6 2 Преобразования яркости изображений 9 2.1 Коррекция амплитудных характеристик 9 2.2 Линейное повышение контраста 10 2.3 Преобразование гистограмм 12 2.4 Пороговая обработка 14 2.5 Препарирование 17 2.6 Адаптивные преобразования яркости 19 2.6.1 Адаптивное повышение контраста 21 2.6.2 Адаптивное преобразование гистограмм 21 2.6.3 Адаптивная пороговая обработка 21 3 Повышение резкости изображений 24 4 Выделение контуров 31 4.1 Определение контура 31 4.2 Дифференциальные методы 35 4.3 Методы выделения перепадов яркости с согласованием 40 5 Линейная фильтрация и восстановление изображений 44 5.1 Восстановление дискретного сигнала ЛПП-системой 44 5.2 Оптимальное линейное восстановление сигнала 48 5.3 Реализация оптимального фильтра обработкойпрямом и обратном времени" 54 5.4 Реализация оптимального фильтра при помогци ДПФ 57 5.5 Восстановление сигнала КИХ-фильтром 60 5.6 Двумерная оптимальная линейная фильтрация 63 5.7 Двумерные линейные субоптимальные КИХ-фильтры 70 6 Пелинейная фильтрация 74 6.1 Медианная фильтрация 74 6.2 Адаптивные фильтры 76 6.3 Ранговая обработка изображений 78 4 7 Параллельно-рекурсивные методы локальной обработки изображений 7.1 Цифровые параллельно-рекурсивные <...>
Методы_повышения_качества,_фильтрации_и_восстановления_изображений_[Электронный_ресурс]_.pdf
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВБ1СШЕГ0 НРОФЕССИОНАЛБНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ Г0СУДАРСТВЕННБ1Й АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.Н.КОРОЛЕВА (НАЦИ0НАЛБНБ1Й ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)» Н.И. Глумов, В.В. Мясников, В.В. Сергеев, В.А. Сойфер, А.В. Чернов Методы повышения качества, фильтрации и восстановления изображений Электронное учебное пособие САМАРА 2010
Стр.1
2 Авторы: ГЛУМОВ Николай Иванович МЯСНИКОВ Владислав Валерьевич СЕРГЕЕВ Владислав Викторович СОЙФЕР Виктор Александрович ЧЕРНОВ Андрей Владимирович Учебное пособие содержит описание методов обработки изображений, направленных на повышение их качества, фильтрации и восстановления. Рассмотрены вопросы поэлементных преобразований функции яркости. Приведены основные методы выделения контуров на изображении и повышения резкости. Детально рассмотрены алгоритмы линейной и нелинейной фильтрации изображений, а также оптимальные и квазиоптимальные методы их восстановления. Значительное внимание в пособии уделено вопросам локальной обработки изображений, основанной на применении параллельнорекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой. В частности, рассмотрены теоретические основы локальной обработки изображений; приведен ряд рекурсивно реализуемых базисных функций; представлены алгоритмы синтеза и применения фильтров с полиномиальными базисами, представляюш:ими на практике особый интерес. Большое внимание в последнем разделе пособия уделено примерам расчета фильтров для решения конкретных прикладных задач обработки, моделирования и распознавания на изображениях. Пособие предназначено для магистров направления 010400.68 "Прикладная математика и информатика", обучаюш:ихся по программе «Математические и компьютерные методы обработки изображений и геоинформатики».
Стр.2
3 ОГЛАВЛЕНИЕ 1 Представление изображений в компьютере 2 Преобразования яркости изображений 2.1 Коррекция амплитудных характеристик 2.2 Линейное повышение контраста 2.3 Преобразование гистограмм 2.4 Пороговая обработка 2.5 Препарирование 2.6 Адаптивные преобразования яркости 2.6.1 Адаптивное повышение контраста 2.6.2 Адаптивное преобразование гистограмм 2.6.3 Адаптивная пороговая обработка 3 Повышение резкости изображений 4 Выделение контуров 4.1 Определение контура 4.2 Дифференциальные методы 4.3 Методы выделения перепадов яркости с согласованием 5 Линейная фильтрация и восстановление изображений 5.1 Восстановление дискретного сигнала ЛПП-системой 5.2 Оптимальное линейное восстановление сигнала 6 9 9 10 12 14 17 19 21 21 21 24 31 31 35 40 44 44 48 5.3 Реализация оптимального фильтра обработкой "в прямом и обратном времени" 54 5.4 Реализация оптимального фильтра при помогци ДПФ 5.5 Восстановление сигнала КИХ-фильтром 5.6 Двумерная оптимальная линейная фильтрация 5.7 Двумерные линейные субоптимальные КИХ-фильтры 6 Пелинейная фильтрация 6.1 Медианная фильтрация 6.2 Адаптивные фильтры 6.3 Ранговая обработка изображений 57 60 63 70 74 74 76 78
Стр.3