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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 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
7.8. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ И ИСТОРИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯМожно указать очень немного работ общего характера по автоматическому анализу сцен. Единственная монография, посвященная специально этому вопросу, принадлежит Розенфельду (1969). Хорошие сборники работ были изданы Фишером и др. (1962), Типпетом и др. (1965), Уром (1966), Кеналом (1968), Ченгом и др. (1968), Колерсом и Иденом (1968), Граселли (1969), Ватанабе (1969), а также Липкином и Розенфельдом (1970). Другим полезным сборником трудов является «Специальный выпуск по выделению и отбору признаков при распознавании образов». Мы не будем уделять большого внимания ни проблеме улучшения качества изображений для последующей интерпретации их человеком, ни проблеме кодирования изображений для их более эффективной передачи и хранения. Обзор по этим вопросам написан Хуангом и др. (1971); он снабжен большим списком литературы. Большая часть тех идей, которые обсуждались в этой главе, была выдвинута на ранней стадии исследований, когда «анализ сцен» состоял почти исключительно из опознавания знаков. Далее мы ссылаемся на некоторые наиболее представительные источники этих идей, причем наши ссылки подбирались по принципу ясности и разносторонности изложения, а не по принципу приоритета. Проблема представления изображений в ЭВМ состоит из двух частей: должны быть выбраны способы как амплитудной, так и пространственной дискретизации. Проблема амплитудного квантования для общего случая была решена путем обращения к физиологическим аналогиям. В работе Грегори (1966) содержится изложенный в доступной форме обзор по этому вопросу; более исчерпывающе эта проблема освещена Грэхемом и др. (1965). Работа Корнсвита (1970) содержит обширные сведения о системе зрительного восприятия человека. Проблема пространственного квантования решалась почти всегда путем дискретизации изображения с помощью сетки квадратных элементов. Ченг и Ледли (1968), а также Симон и Гюйо (1971) исследуют этот процесс аналитически, рассматривая его с точки зрения теории аппроксимации. (Другой аналитический подход — преобразование Фурье — будет обсуждаться в следующей главе.) Топологические преимущества гексагональной сетки в сравнении с квадратной сеткой рассматривались во многих работах, но немногие авторы действительно их использовали. Голэй (1969) предложил конструкцию вычислительного устройства параллельного действия, способного осуществлять ряд интересных операций над изображениями, представленными в виде массивов гексагональных элементов. Ингрэм и Престон (1970) впоследствии использовали его методы для обработки изображений кровяных телец. Взаимно дополнительные операции пространственного дифференцирования и пространственного сглаживания появились в литературе по опознаванию знаков еще в работе Диннина (1955). Дойль (1960) применил логическое усреднение в тех же задачах. Градиентные операторы использовались на предварительных стадиях в обработке изображений трехмерных сцен Робертсом (1965) и Форсеном (1968). Кенал и Рендал (1964) применили аппроксимацию лапласиана функции интенсивности для подчеркивания перепадов полутонового уровня. Ярбус (1965) представил интересные психофизические физические доказательства важности краев с помощью регистрации движений глаза при рассматривании изображения человеком. Задача сравнения с эталоном возникает в той или иной форме во многих работах, посвященных анализу зрительных сцен. Хайлиман (1961) использовал глобальные эталоны для распознавания «печатных» букв и цифр, написанных от руки. Мансон (1968) использовал локальные эталоны для той же цели. Кенал и Рендал (1964) применяли эталоны для обнаружения признаков объектов на аэрофотографиях. Робертс (1965) использовал локальные эталоны, чтобы обнаруживать короткие сегменты прямых линий. Гриффит (1971) взял вероятностную модель за основу при проектировании детектора линий. Розенфельд и Тэрстон (1971) использовали семейство эталонов для обнаружения переходов текстуры. Барни и Сильверман (1972) обсуждают семейство эффективных алгоритмов сравнения с эталоном. И наконец, классическая работа Хьюбеля и Визеля, итог которой был подведен Хьюбелем (1963), показала, что зрительный аппарат кошки при обнаружении сегментов прямых линий действительно выполняет действия, эквивалентные локальному сравнению с эталоном. Разбиение сцены в процессе анализа областей — это уже более поздний метод по сравнению с другими обсуждавшимися в этой главе. Гузман (1968) анализировал идеальные контурные рисунки путем группировки областей, принадлежащих одному трехмерному объекту. Брайс и Феннема (1970) разработали методы выделения существенных областей прямо на дискретном изображении; разд. 7.5 (гл. 7) в основном написан по материалу их работы. Хэрэлик и Келли (1969) использовали для разбиения изображения на области кластерный анализ. Можно упомянуть здесь, что характеристики текстуры изображений также были предложены в качестве средства для выделения областей. Гибсон (1950) исследовал текстурные признаки, которые, используются человеком в особенности при оценке глубины. Бродац (1966) собрал интересный альбом с фотографиями текстур, представляющий своего рода вызов всем, кто собирается создавать алгоритмы для опознавания текстур. Прослеживание контуров применялось как на непрерывных, так и на дискретных изображениях главным образом потому, что эту процедуру легко реализовать с помощью устройства сканирования с «бегущим лучом». Гриниас и др. (1963) использовали такое устройство для того, чтобы получить информацию о контуре непосредственно с изображений написанных от руки цифр. Мейсон и Клеменс (1968) использовали некоторым образом измененный вариант алгоритма прослеживания контуров, описанного выше, на дискретных изображениях знаков, напечатанных машинкой. Розенфельд (1970) обсуждал более сложный алгоритм прослеживания контуров и доказал, что этот алгоритм работает правильно, приведя предварительно доказательства некоторых теорем о связности в дискретных изображениях. Ледли (1964) использовал операцию прослеживания контуров в анализе дискретных изображений хромосом. Остроумная комбинация алгоритмов прослеживания контуров и сглаживания была разработана Цанем (1969), в то время как Пингл (1969) построил оператор, объединяющий алгоритм прослеживания контуров с алгоритмом обнаружения края. Келли (1971) сообщил о новом «планирующем алгоритме прослеживания», который сначала получает грубую аппроксимацию контура на копии того же изображения с пониженной разрешающей способностью. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ(см. скан) (см. скан) (см. скан)
|
1 |
Оглавление
|