Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6




Скачать 312.68 Kb.
НазваниеЛитература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6
страница4/4
Дата конвертации17.02.2013
Размер312.68 Kb.
ТипЛитература
1   2   3   4

References

  1. S. Umnyashkin, D. Koplovich, A. Pokrovskiy, A. Alexandrov. Image Compression Algorithm Based on Encoding of Tree-Arranged Wavelet Coefficients // Proc. of 3rd Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering. Erlangen, July 2/3, 2007, pp.121–126.




метод выделения контуров в ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИях

Медведева Е.В., Петров Е.П., Тимофеев Б.О.

Вятский государственный университет, г. Киров

Для распознавания объекта на изображении надо искать набор частей изображений, которые соответствуют частям объекта и удовлетворяют соответствующим ограничениям [1].

Один из возможных методов определения частей объектов основан на выделении контуров или границ на изображении, поскольку именно контуры являются наиболее информативными составляющими изображения. По контурам можно определить размер, форму, положение объекта, ориентацию, периметр, сравнить данные с последующими или предыдущими изменениями и т.д. Кроме того, так как изображение в виде контуров не содержит полутонов и мелких деталей, то при сжатии известными алгоритмами компрессии, для хранения и передачи требуется меньший объем бит, чем для цифрового полутонового изображения (ЦПИ).

Качество методов выделения контуров оценивается непрерывностью и толщиной линии, низким процентом ложных и пропущенных контуров. Кроме того, метод выделения контуров должен быть простым, иметь низкую вычислительную сложность.

В данной работе предложен метод выделения контуров в цифровых полутоновых изображениях (ЦПИ), представленных - разрядными двоичными числами, основанный на вычислении величины количества информации в элементах двоичного изображения.

Для вычисления количества информации в элементах изображения в качестве математической модели (ММ) ЦПИ выбрано одностороннее марковское случайное поле (ОМСП), называемое также двумерной марковской цепью на несимметричной полуплоскости (НСПП) [2,3].

Представление ЦПИ набором из разрядных двоичных изображений (РДИ) позволяет свести задачу построения ММ ЦПИ к построению ММ из РДИ, каждое из которых представляет собой однородную двумерную цепь Маркова с двумя равновероятными значениями , и матрицами вероятностей переходов (МВП) от значения к соседнему значению по горизонтали и вертикали изображения ().







Рис. 1. Области ОМСП с окрестностью из трех элементов

Рис. 2. Фрагмент двумерного бинарного изображения


На рис. 1 представлено ОСМП ЦПИ, разделенное на области , элементы которых являются цепью Маркова различной размерности. Наибольшую сложность представляет алгоритм вычисления количества информации элементов области . Элемент области зависит от трех соседних элементов, входящих в окрестность (рис. 2).

Количество информации в элементе относительно элементов (рис.2) определится выражением вида [3] , (1), где , элементы матрицы .

Для элементов -го РДИ, принадлежащих области (рис.1), количество информации между элементом и различными сочетаниями значений элементов окрестности можно определить по матрице П (2):









,





(2)

где , , и .

Очевидно, что количество информации в элементе РДИ будет минимально, если окрестные элементы , имеют знаки одинаковые с [4].

В случае появления на РДИ областей другой яркости, на границе области один или два окрестных элементов будут иметь разные с знаки, и количество информации в элементе увеличивается. Сравнивая значения вычисленной величины количества информации в элементе изображения с порогом, определяем, будет ли данная точка являться точкой контура.

Значение порога определяется из условия:

. (3).

Толщина линии контура на одном РДИ будет составлять 1 элемент. Известно, что основные детали области можно выделить на старших РДИ (при ), а младшие РДИ (при ) будут составлять фон изображения в виде двумерного шума. На основе моделирования большой совокупности ЦПИ было определено, что для определения контуров изображений достаточно двух старших РДИ (8-го и 7-го).



В результате выделения контуров появляются ложные контура – точечные помехи. С целью улучшения контура сначала необходимо осуществить коррекцию изображения – удалить точечные помехи, а затем выделить контуры контрастных областей. Для удаления точечных помех предлагается вычислить количество информации в элементе относительно элементов окрестности (рис.3).

Рис. 3. Фрагмент двумерного бинарного изображения

По аналогии с выражением (1), получена формула для вычисления количества информации в элементе относительно элементов окрестности .

, (4), где - элементы матриц вероятностей переходов , - по горизонтали; , - по вертикали; .

Количество информации в элементе относительно элементов окрестности при одинаковой корреляции элементов по горизонтали и вертикали (рис. 1, область ), может быть определено по матрице









,





(5)

где элементы матрицы удовлетворяют условию нормировки ; , ; .

Элементы матрицы можно определить по формулам (6) – (11)





(6)

;



(7)

;

;

;

;



(8)

;

;

;

;



(9)

;

;

;



(10)

;

;

;



(11)

Для удаления точечных помех (1-2 элементов другой яркости) значения вычисленной величины количества информации в элементе изображения сравнивают с порогом .

Значение порога определяется из условия:



Цифровая обработка сигналов и ее применение

Digital signal processing and its applications
1   2   3   4

Похожие:

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconАдаптивная обработка сигналов
Обработки сигналов» и «Радиотехнические цепи и сигналы». Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Адаптивные системы»,...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconЛитература. Обработка изображений
Ярославский Л. П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. М.: Радио и связь, 1987. 296 с

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconЦифровая обработка сигналов
...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconУчебно-методический комплекс (умк) дисциплины «Цифровая и аналоговая обработка сигналов» для специальности кафедры ту
Курячий М. И. Цифровая обработка сигналов: Учебное пособие для вузов с грифом умо. – Томск: Томск гос ун-т систем упр и радиоэлектроники,...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconНовые книги, поступившие в библиотеку с 16-29 февраля 2012 г. Автоматизация сельского хозяйства
Радченко Г. Е. Автоматизация сельскохозяйственной техники : учебно-методическое пособие / Г. Е. Радченко. Минск : ивц минфина, 2011....

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconАлгоритм вейвлет-сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса на соответствующих уровнях разложения
Овых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне разложения Показано, что предложенный алгоритм...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconЦифровая обработка многомерных сигналов модифицированный билатеральный фильтр для улучшения качества jpeg-изображений
Для удаления блочного эффекта в сжатых изображениях можно использовать билатеральный фильтр (БФ) [4, 5]. Однако прямое его применение...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconСжатие изображений на основе их сегментного представления
Рассматривается алгоритм восстановления изображения из кода и приводится оценка коэффициента сжатия, полученная на разработанной...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconАлгоритм сжатия неподвижных цифровых изображений с использованием оптимального базиса класса Добеши на каждом уровне вейвлет разложения
Добеши на каждом уровне разложения Показано, что предложенный алгоритм при обработке 8-ми битных монохромных изображений превосходит...

Литература Радченко Ю. С. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований/ Ю. С. Радченко// Цифровая обработка сигналов, 2002, №1, с. 2-6 iconВ. В. Сюзев цифровая обработка сигналов: методы и алгоритмы
Включен так же ряд оригинальных результатов в области разработки быстрых алгоритмов обработки на скользящих интервалах времени и...


Разместите кнопку на своём сайте:
lib.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©lib.convdocs.org 2012
обратиться к администрации
lib.convdocs.org
Главная страница