Метод идентификации регрессионной модели распределения яркости изображения объекта нерегулярного вида
Методы структурной и параметрической идентификации модели регрессии однородного распределения яркости изображения объекта нерегулярного вида. Сегментация за счет адаптации модели регрессии к вариациям фотометрических параметров изображений объектов.
Подобные документы
Построение системы показателей (факторов). Промежуточные результаты при вычислении коэффициента корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели в MS Excel. Выбор вида модели и оценка ее параметров. Оценка качества.
курсовая работа, добавлен 06.01.2013Исследование способа восстановления изображения с учетом шумов, вызванных квантованием яркости, при записи в графический файл. Учет шума при использовании инверсной фильтрации с помощью метода опорного изображения. Формирование спектра изображения.
статья, добавлен 30.10.2018Содержание и сравнительное описание различных методов сегментации изображения: обнаружение разрывов яркости, связывание контуров и нахождение границ, бинаризация, управляемый водораздел. Особенности практического применения сегментации изображения.
контрольная работа, добавлен 28.04.2019Характеристика методов распознания растровых изображений. Сравнение бинаризации и определение градиента яркости. Сравнение результатов использования формулы цветового отличия и яркостной характеристики изображения. Разработка алгоритма выделения объектов.
статья, добавлен 12.05.2017Описание приложений, связанных с анализом цифровых изображений. Уровень контраста объектов на снимке по отношению к фону, на котором они расположены. Разработка методов идентификации и фильтрации пикселей тени для повышения резкости изображений.
статья, добавлен 14.01.2017Метод интерполяции последовательного вычисления спектра Фурье, позволяющий ретушировать и восстанавливать отсутствующие (затенённые) части изображения. Искажение изображений объектов. Необходимость определения вида аппаратной функции и ее параметров.
статья, добавлен 07.11.2018- 7. Построение измерительной информационной системы идентификации объекта на основе цифровой видеокамеры
Функциональная схема системы технического зрения. Базовые методы обработки изображений. Первичная обработка и сегментация, выделение и описание контуров сегментов, анализ изображений, степенные преобразования. Программа захвата и обработки изображения.
курсовая работа, добавлен 28.08.2012 Определение модели системы в виде уравнения регрессии аналитически и в Excel. Расчет коэффициента детерминации. Возможность использования модели для прогноза, проверка ее адекватности по критерию Фишера. Построение линии регрессии методом Асковица.
контрольная работа, добавлен 27.10.2017Анализ случаев, когда часть смазанного изображения объекта утеряна или затенена изображением другого объекта. Описание технологии восстановления с помощью метода опорного изображения искаженного смазом изображения объекта, затененного другим объектом.
статья, добавлен 30.10.2018Характеристика метода наименьших квадратов как самого известного метода параметрической идентификации. Основные этапы схемы применения МНК. Математическая постановка задачи и алгоритм ее решения. Проверка коэффициента модели на значимость и адекватность.
контрольная работа, добавлен 17.06.2010Характеристика основных компонентов структурной схемы многоспектральной оптико-электронной системы на основе комплексирования изображений. Методика оценки качества результирующего изображения при помощи расчета значения энтропии и дисперсии яркости.
статья, добавлен 07.12.2018Задача текстурной сегментации изображений. Новый метод вычисления списка кортежей. Сравнение времени выполнения программ, реализующих вычисление смежности уровней яркости стандартным и предложенным способами. Изучение текстурных свойств изображений.
статья, добавлен 30.07.2017Компьютерный анализ графических данных. Вычисление энтропии, контраста, дисперсии, однородности изображений при помощи матрицы смежности уровней яркости. Применение корреляционного анализа для решения проблем уменьшения размерности пространства.
статья, добавлен 27.05.2018- 14. Сегментация изображений в больших базах данных с использованием плотности распределения информации
Задачи сегментации изображений на основе алгоритма кластеризации с использованием плотности распределения информации. Формирование кластеров произвольной формы, обработка сигналов, зашумленных разного вида возмущениями, матричное представление информации.
статья, добавлен 24.03.2016 Рассмотрение градиентной модели элемента изображения в области границы. Разработка подхода к поиску точной позиции контура. Разработка нейросетевой модели поиска точной позиции точки контура, анализ результатов работы модели, схемы нейросетевого анализа.
статья, добавлен 19.01.2018- 16. Применение преобразования Фурье для формирования описания объектов при нейросетевом анализе образов
Основные цели анализа и классификации изображений, содержащих объекты, которые необходимо изучать и рассматривать более детально. Сегментация визуального изображения как одна из важнейших задач систем компьютерного зрения. Выделение границы объекта.
статья, добавлен 19.01.2018 Основные методы модернизации робототехнических манипуляторов первого поколения на базе промышленного робота БРИГ-10Б. Анализ кинематической модели робота БРИГ-10Б. Построение на основе параметрической идентификации виртуальной 3D модели манипулятора.
статья, добавлен 27.11.2018Достоинства и недостатки сетевой модели или графического изображения плана выполнения комплекса работ. Методы расчета параметров сетевой модели. Анализ и оптимизация сетевого графика. Системное время. Назначение системы MATLAB, а также программы SIMULINK.
эссе, добавлен 16.06.2014- 19. Разработка программного обеспечения для проверки качества одномерной линейной регрессионной модели
Характеристика методики построения линейных моделей парной регрессии, оценка их существенности и значимости, расчет показателей парной регрессии и корреляции. Исследование исходных данных для корреляционного анализа. Построение точечного прогноза.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017 Анализ структурной схемы теплопеленгатора, построенного с использованием черезпериодной компенсации фона. Классификация инфракрасных и оптико-электронных систем по характеру решаемых задач. Методика расчета яркости фонового шума массива изображения.
статья, добавлен 27.02.2019Выполнение работы с объектами изображение опытным пользователем. Выполнение всех сложных операций с копией слоя. Регулировка параметров заливки. Трансформация и перемещение слоя. Корректировка уровней, кривых, яркости к пикселям исходного изображения.
лабораторная работа, добавлен 11.10.2017Мотивация использования высокоуровневых языковых расширений. Особенности и описание модели автоматизируемого программного объекта. Алгоритм создания модели программного объекта, характеристика его основных свойств. Процесс разработки семейства программ.
статья, добавлен 10.03.2018Изучение вопросов защиты мобильных объектов информатизации на базе доступных и иллюстративных средств вычислительной техники. Исследование графической модели трехмерного пространства перемещения мобильного объекта. Порядок построения имитационной модели.
статья, добавлен 21.12.2019Определение сущности понятий разрешения экрана, принтера и изображения. Возможности обеспечения высококачественной печати полноценного изображения. Цветовые модели и цветовая палитра. Основные графические режимы представления компьютерных изображений.
контрольная работа, добавлен 29.09.2017Пример построения доверительного интервала нелинейного уравнения регрессии с использованием методов регрессионной модели для нижней и верхней границ, а также нормализирующего преобразования Джонсона. Сравнительная характеристика полученных результатов.
статья, добавлен 25.10.2016