оптико-цифровые методы распознавания изображений

ОПТИКО-ЦИФРОВЫЕ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ
ИЗОБРАЖЕНИЙ
Программа курса
(6 курс, 11 сем., 36 час., экзамен)
Профессор, д.т.н. Потатуркин Олег Иосифович
Цели курса и аудитория
Курс «Оптико-цифровые методы распознавания изображений» реализуется в рамках направления
230100.68 Информатика и вычислительная техника, специализация «Информационное и программное
обеспечение автоматизированных систем», является специальной дисциплиной и относится к вузовскому
компоненту. Курс предназначен для магистрантов второго года обучения факультета информационных
технологий кафедры «Информационно-измерительные системы».
Курс «Оптико-цифровые методы распознавания изображений» предназначен для подготовки
специалистов в области разработки программно-алгоритмических средств современных информационновычислительных и информационно-измерительных систем и комплексов.
Для достижения поставленной цели задачами курса являются следующие:
 базовые понятия корреляционного анализа изображений;
 базовые понятия синтаксического анализа изображений;
 алгоритмы и методы определения функций сходства;
 принципы формирования решающих функций и правил;
 гибридные методы предобработки распознаваемых изображений;
 цифровые методы дифференциальной апостериорной обработки функций сходства.
По окончании изучения курса студент должен:
 иметь представление о:
o корреляционном анализе изображений;
o синтаксическом анализе изображений;
o параллельных оптико-электронных методах распознавания объектов;
o цифровой апостериорной обработке функций сходства;
 знать:
o методы формирования эталонных контурных изображений;
o методы дифференциальной обработки двумерных массивов данных;
o методы корреляционной обработки изображений;
 уметь:
o построить программно-алгоритмическую модель процедуры распознавания объектов;
o провести моделирование процедуры распознавания;
o определить эффективность алгоритмов распознавания изображений.
Для контроля усвоения курса учебным планом предусмотрен экзамен.
Содержание дисциплины
Настоящий курс является введением в интенсивно развивающуюся область информационноизмерительных технологий – восприятие и обработку данных, представленных в виде оптических
изображений различных спектральных диапазонов. Особенность курса состоит в синтезе классических и
современных знаний по теории распознавания образов, теории линейных систем, теории анализа
изображений, физической оптике.
Наименование разделов и тем
Принципы распознавания
изображений в оптико-электронных
системах
Параметрические методы
распознавания изображений
Метод допустимых преобразований
Метод эталонных
последовательностей
Оптико-электронные параллельные
методы распознавания изображений
Аналоговые когерентно-оптические
методы предварительной обработки
изображений
Лекции
2
Количество
ЛабораторСеминары
ные работы
часов
Самостоятельная работа
2
Всего
часов
4
2
2
4
4
4
4
4
8
8
4
4
8
4
4
8
Предварительная обработка
4
4
8
изображений в некогерентных
оптико-электронных системах с
применением пространственновременных модуляторов света
Цифровые методы предварительной 6
6
12
обработки изображений
Дифференциальная
цифровая 6
6
12
апостериорная обработка функций
сходства
Итого по курсу:
36
36
72
Содержание отдельных разделов и тем
1. Основные понятия и термины. Эвристическое направление в распознавании. Методы, основанные на
представлениях о классе решающих функций и на предложениях о свойствах сигналов (изображений).
2. Параметрическая модель с аддитивной помехой. Параметрическая модель общего вида. Задача
распознавания без мешающих параметров и с мешающими параметрами.
3. Допустимые преобразования и формализация понятия «сходство». Исходный эталон, преобразованный
эталон и эталон максимального сходства. Корреляционный метод распознавания.
4. Формализация задачи описания изображений. Формально-синтаксические правила построения сложных
изображений. Решение задачи о максимуме сходства.
5. Первичные и вторичные признаки. Основные этапы процедуры распознавания. Базовое определение
функции сходства и пространственная инвариантность обработки изображений. Знаковый и ранговый
критерии. Инвариантность к масштабу и ориентации распознаваемых изображений. Преобразования
Меллина.
6. Принципы функционирования пространственно-временных модуляторов света. Методы выравнивания
контраста и оконтуривания изображений. Параллельная реализация знакового и рангового критериев.
7. Поточечные и локальные операции над изображениями. Преобразования Лапласа и Собела. Медианная
фильтрация. Обобщенный спектральный анализ. Преобразования Уолша, Адамара, Хаара, КаруненаЛоэва.
8. Повышение динамического диапазона функций сходства. Подавление низкочастотного шума.
Коммутативность
операторов
линейной
предварительной
и
апостериорной
обработки.
Целесообразность дифференциальной апостериорной обработки неотрицательных функций сходства.
Цифровые методы апостериорной обработки двумерных массивов данных.
Тема контрольной работы
Цифровые методы дифференцирования и оконтуривания изображений.
Тема коллоквиума
Цифровые методы апостериорной обработки изображений.
Темы заданий:
1.
2.
3.
4.
5.
Оценить влияние изменения масштаба распознаваемых и эталонных изображений на вид функции
сходства.
Оценить влияние изменения ориентации распознаваемых и эталонных изображений на вид функции
сходства.
Вычислить спектр Адамара тестовых изображений.
Определить контурные изображения тестовых объектов.
Вычислить функции сходства изображений тестовых объектов и эталонов.
Список литературы:
Автоматический анализ сложных изображений / Под ред. Э.М. Бравермана. – М.:Мир, 1969.
Дж. Бендат, А. Пирсол. Измерение и анализ случайных процессов. – М.: Мир, 1971.
А. Розенфельд. Распознавание и обработка изображений. М.: Мир, 1972.
В.А. Ковалевский. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. – М.:Наука, 1976.
Р. Дуда, П. Харт. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976.
Дж. Ту, Р. Гонсалес. Принципы распознавания образов. – М.:Мир, 1978.
К. Фукунага. Введение в статистическую теорию распознавания образов. – М.:Наука, 1979.
Г.И. Василенко, Л.М. Цибулькин. Голографические распознающие устройства. М.: Радио и связь, 1985.
Н.Ф. Ковтонюк, Ю.Д. Думаревский, А.И. Савин. Преобразование изображений в структурах
полупроводник-диэлектрик. – М.:Наука, 1987.
10. А.А. Васильев, А.В. Парфенов, И.Н. Компанец, Д. Касасент. Пространственные модуляторы света. – М.:
Радио и связь, 1987
11. У. Прэтт Цифровая обработка изображений. – М:Мир, 1982
12. Оптико-электронные методы обработки изображений / Под ред. С.Б. Гуревича. – Л.:Наука, 1982.
13. Оптическая и цифровая обработка изображений / Под ред. С.Б. Гуревича. – Л.:Наука, 1988.
14. Н.Н. Евтихиев, О.А. Евтихиева, И.Н. Компанец и др. Информационная оптика. М.: МЭИ, 2000.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.