Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
5.7. Линейные или нелинейные методы?Обсудив линейные методы инверсии дискретного (матричного) варианта отображения согласно (5.3), обратимся теперь к задаче линейной инверсии (или фильтрации) непрерывного варианта отображения (5.1). Этой задаче посвящено огромное количество исследований. При желании читатели могут обратиться к библиографическому указателю, составленному недавно Праттом [16], либо к перечню литературы в работе Хуанга и др. [17]. Однако кроме затруднений, вызываемых изобилием работ, есть более веская причина не принимать точку зрения об универсальности линейных методов. Выражаясь просто, существуют более хорошие методы обработки, чем линейные. Под более хорошими мы понимаем методы, обеспечивающие повышенную точность выхода Продолжающееся использование методов фильтрации оправдывается тем, что они обеспечивают высокую скорость вычислений и применяются в тех случаях, когда фильтровая оценка уже имеет достаточную полосу частот. Некоторым источникам, образующим смазанное изображение (в частности, в результате движения), присуща бесконечная полоса частот, и поэтому они вообще не требуют экстраполяции. Кроме того, у объектов, имеющих в основном сглаженный характер, спектр сосредоточен около начала координат частотной области (соответствующего постоянной составляющей). Что касается скорости, то появившийся недавно алгоритм БПФ (быстрого преобразования Фурье), разработанный Гудом [20] и Кули и Тьюки [21], обеспечил применение методов фильтрации к двумерным изображениям большого размера (порядка 64X64 элемента). После доработки Синглтоном [22] этот алгоритм в принципе стал пригоден для осуществления быстрого преобразования Фурье над точечной решеткой любого размера. Опубликованы многочисленные примеры применения метода фильтрации (см., например, работу Мак-Гламери [23]). Менее важным преимуществом является легкость аналитического исследования методов линейной фильтрации (в отношении предельного разрешения, передачи шума и т. п.). В противоположность этому для анализа нелинейных методов приходится применять метод проб и ошибок. Кроме того, можно привести доводы, подтверждающие, что иногда линейные методы могут быть оптимальными, но, как будет показано ниже, для оптического случая это неверно. Если в каждой точке Однако особенность оптических изображений состоит в том, что они не могут иметь статистических характеристик нормального типа, поскольку значения изображения могут быть только положительными. Поэтому основная предпосылка приведенных соображений в пользу оптимальности линейной оценки не имеет силы в оптическом случае. С другой стороны, это согласуется с эмпирическим фактом, что нелинейные методы (перечисленные выше) обладают явными преимуществами. Более того, нелинейность в этих методах нужна именно для того, чтобы наложить особое ограничение на получаемый выход, который должен быть положительным (и отличным от нормального).
|
1 |
Оглавление
|