Об одном алгоритме восстановления в задаче распознавания изображения
Рассмотрен вопрос предварительной обработки изображения для автоматического распознавания. Описан алгоритм для восстановления изображения, основанный на алгоритме полиномиального масштабирования. Рассмотрено изображение загрязненного черного текста.
Подобные документы
Применение мультимодальной информационной технологии, которая объединила две биометрические характеристики: голос и лицо, для распознавания объектов. Алгоритм фильтрации для снижения шума в спектрограмме голоса и отображения деталей изображения лица.
статья, добавлен 28.11.2016Анализ 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 30.10.2018Метод масштабирования малогабаритных изображений, базирующийся на итеративном преобразовании фрагмента изображения с использованием бикубической интерполяции. Увеличение требуемой части изображения с целью получения криминалистически значимой информации.
статья, добавлен 02.04.2019Особенность обнаружения символов и распознания текста с изображения при помощи Tesseract-OCR. Характеристика создания и работы Tesseract. Взаимодействие Tesseract-OCR с языком программирования Python. Анализ последовательности оптического распознавания.
статья, добавлен 14.09.2024Фрактальное кодирование изображений для распознавания. Анализ пространственного распределения доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Построение фрактального кода, снижающего влияние дефектов изображения на качество распознавания.
статья, добавлен 27.05.2018Метод 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 07.11.2018Проблема потери качества изображения. Основные методы восстановления расфокусированных изображений. Функции смаза и способы дефокусировки изображения. Алгоритм деконволюции смазанных изображений при помощи фильтра Винера и методом регуляризации Тихонова.
статья, добавлен 11.01.2018Анализ применения битовых плоскостей на примере отсутствия участка изображения. Рассмотрение влияния старших и младших плоскостей на качество восстановления изображения. Процесс автоматизации его дорисовки на основе использования битовых плоскостей.
статья, добавлен 28.07.2017- 9. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Изучение бинаризации, разложения в RGB, построения гистограммы, гистограммного метода улучшения изображения, поэлементных преобразований, вычисления среднего значения среднеквадратичного отклонения. Особенности поворота изображения, масштабирования.
курсовая работа, добавлен 26.02.2015Исследование 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 30.10.2018- 12. Повышение производительности фрактального кодирования изображений с помощью перцептивных хеш-функций
Анализ вопроса фрактального кодирования изображения для задач распознавания образов. Требования к вычислительным ресурсам классической реализации алгоритма фрактального кодирования. Размер памяти, занимаемой под доменный пул, для изображения 512x512.
статья, добавлен 27.05.2018 - 13. О текстурных признаках в задаче сегментации аэрофотоснимков на основе матриц яркостной зависимости
Компьютерный анализ изображения как автоматическая обработка изображения, в процессе которой происходит определение и классификация расположенных на изображении объектов. Особенности метода текстурной сегментации изображения на основе построения.
статья, добавлен 08.03.2019 Понятие цифровой обработки растровых изображений. Анализ основных методов и приемов цифровой обработки изображений. Примеры алгоритмов размытия, преобразования цветного изображения, поиска его границ, повышения диапазона с реализацией на языке C#.
курсовая работа, добавлен 19.03.2017Исследование особенностей проявлений на изображении эффектов полузатенений объектов друг другом. Характеристика возможности восстановления расфокусированного изображения объекта, затененного другим объектом, с помощью метода опорного изображения.
статья, добавлен 30.10.2018Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Устранение шумовых помех методом Гауссова сглаживания как один из основных этапов предварительной обработки изображения. Требования, предъявляемые к пользовательскому интерфейсу программного приложения. Математическая модель задачи распознавания.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017FELICS - быстрая и эффективная система сжатия изображения без потерь. Блок-схема алгоритма и описание шагов. Использование иерархического способа обработки пикселей в прогрессивном FELICS. Экспериментальные и сравнительные результаты работы алгоритмов.
контрольная работа, добавлен 17.12.2010Решение задачи построения растрового изображения отрезка, соединяющего заданные точки. Основные недостатки простейших пошаговых алгоритмов представления отрезка, их устранение в алгоритме Брезенхейма. Разработка программы для построения графика функции.
контрольная работа, добавлен 06.12.2012Изучение нового метода сжатия битонального изображения текста, где в качестве основных элементов обработки рассматриваются вертикальные элементы строки. Вероятностная модель и алгоритм статистического анализа и классификации вертикальных элементов строки.
статья, добавлен 14.07.2016Определение основной задачи распознавания образов в преобразовании уже имеющегося изображения на формально понятный язык символов. Растровые представления изображений. Моделирование изображений растра. Параметрический алгоритм рисования линии.
лекция, добавлен 26.09.2017Алгоритм кодирования и декодирования изображения по бинарному дереву. Исследование алгоритмов кодирования изображений и реализация определенного алгоритма на языке Pascal в рамках объектно-ориентированного программирования. Пример текста программы.
курсовая работа, добавлен 09.12.2015Математические основы построения фрактальных кодов изображения в градациях серого, подходы к применению таких кодов в задаче распознавания образов. Возможность применения теоремы о сжимающих отображениях для измерения разности между изображениями.
статья, добавлен 27.05.2018Распознавание лица на основании анализа изображения как одна из проблем в реализациях компьютерного зрения. Алгоритмы распознавания лиц, представленные научными школами и коммерческими разработками. Оценка качества и скорости использования наборов данных.
статья, добавлен 12.01.2018Обзор существующих методов для масштабирования изображений и выбор метода дающего наилучшее качество изображения. Разработка модификации алгоритма путем распараллеливания операций. Демонстрация работы с программой и оценка эффективности алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 25.06.2017