Алгоритм обработки изображения

Нетрудно заметить, что использование ПАВ-структур позволяет производить фильтрацию различных компонент двумерного спектра, которая может потребоваться в зависимости от алгоритма обработки изображения. [c.210]

Алгоритм обработки изображений и определения отклонений контактов микроприборов включает следующие переходы [c.244]

Алгоритм обработки изображений [c.102]

Развертку типа В для различных сечений изделия можно получить, меняя траекторию перемещения преобразователя. Однако этого же можно достичь, изменяя алгоритм обработки данных, хранящихся в блоке памяти ЭВМ. Меняя соотношение фаз в обрабатываемом и объектовом сигнале, можно получить изображение дефекта, как бы озвучиваемого наклонно падающей волной. [c.398]

Более универсальная СТЗ ориентирована на последовательное сканирование изображения с растра телекамеры и его ввод в буферную память, а затем — в память ЭВМ полной информации об изображении, после этого производится анализ и обработка изображения различными алгоритмами. [c.191]

Рассмотрим принципы обработки изображений оптическими методами с целью улучшения их качества. Будем полагать, что обрабатываемое изображение предварительно зарегистрировано на некотором носителе, т. е. оптическая обработка изображений носит апостериорный характер. Это не означает, конечно, что рассматриваемые алгоритмы обработки нельзя реализовать в реальном времени (при наличии соответствующей элементной базы), однако анализ обработки фотоизображений удобен в методическом отношении и, кроме того, значительное число практических применений метода пространственной фильтрации связано с необходимостью обработки именно фотоизображений, получаемых при некогерентном освещении. [c.244]

Одним из наиболее привлекательных решений проблемы ложных корреляций, возникающих при распознавании знаков, по-видимому, является применение цифровых алгоритмов обработки распределения интенсивности на выходе оптического коррелятора. 1ри таком подходе не стремятся решить целиком проблему с помощью либо только оптической корреляции, либо только цифровой обработки, а используют для этой цели соответствующий гибридный оптико-цифровой процессор, который объединяет в себе достоинства обоих подходов. Другой подход к этой проблеме заключается в использовании СПФ на целые слова, а не на отдельные буквы [17]. Экспериментальные данные показывают, что увеличение длины ключевого слова или фразы приводит к быстрому уменьшению взаимных корреляций с другими словами. Поэтому в случае оптического распознавания слов заметно уменьшается число ошибок. Это находится в хорошем согласии с доводами, объясняющими отсутствие ложных взаимных корреляций при распознавании образов, у которых полоса пропускания, интенсивность и структурные изменения входных изображений значительно больше. [c.592]

Изложены основные подходы, методы и алгоритмы формирования облика интегрированных систем навигации и управления беспилотных маневренных летательных аппаратов различных классов. Понятие облик включает состав, структуру и алгоритмы соответствующей интегрированной системы. В состав формируемых интегрированных систем входят бесплатформенная инерциальная система и многоканальный GPS/ГЛОНАСС приемник. Обсуждаются вопросы комплексирования навигационных измерений, обработки изображений, включая формирование эталонов. Рассмотрена технология создания объектно-ориентированных программных комплексов для моделирования процессов функционирования рассматриваемых интегрированных систем. Приведены результаты моделирования интегрированных комплексов беспилотных маневренных летательных аппаратов различных классов. [c.1]

Преобразование, соответствующее выбранным бортовым алгоритмам обработки текущих изображений [c.187]

Алгоритм отсечения, приведенный в разд. 7.1, оптимален при размерах изображения, значительно превышающих размеры окна. Каковы должны быть особенности алгоритма, пригодного для обработки изображений с размерами, лишь немного превосходящими размеры окна. Разработайте такой алгоритм. [c.150]

Другим основным типом алгоритмов предварительной обработки являются алгоритмы свертки изображения с некоторым окном. В практической работе чаще всего используются алгоритмы свертки с окном 3x3. Предположим, необходимо свернуть изображение с матрицей [c.525]

Перспективность применения преобразования Радона в такого рода задачах основана на том, что оно позволяет без потери информации свести функцию М переменных к одномерному сигналу. Это достигается путем интегрирования ее по М- переменной. Фактически данное преобразование переводит функцию в некоторое одномерное пространство Радона, которое тесно связано с М-мерным фурье-пространством. Использование преобразования Радона позволяет основные задачи обработки дву- и трехмерных сигналов, такие, как пространственная фильтрация, вычисление свертки, восстановление изображений, сводить к решению набора задач анализа одномерных сигналов. Учитывая, что технические средства, в том числе и оптоэлектронные, позволяют реализовать алгоритмы обработки одномерных сигналов с высокой точностью и быстродействием, перспективы использования преобразования Радона в информатике представляются очень серьезными. [c.207]

Обработка изображения шлифа производится с помощью специальной программы, основой которой является процедура Шлиф . Посредством этой процедуры осуществляется обход по контуру области, состоящей из одинаковых элементов, вычисляется ее периметр и граничные координаты. Алгоритм программы представлен в табл. 2.5. [c.101]

Рис. 5.9. Схема алгоритма обработки и анализа изображения объекта

Основные требования, предъявляемые к СТЗ. Выполнение функций в реальном масштабе времени, т. е. со скоростью течения технологического процесса без задержек и простоев, и, как следствие, сокращение обрабатываемой информации —главные, хотя и противоречивые требования к СТЗ. Сокращение обрабатываемой информации может быть осуществлено различными способами, а именно ее сжатием на входе аппаратными средствами, выбором простых признаков идентификации, разработкой быстродействующих алгоритмов с распараллеливанием вычислений и операций, применением многопроцессорных сетей, построением специализированных для обработки изображений многопроцессорных вычислителей. [c.84]

Среди факторов, влияющих на точность зрительной системы, можно назвать следующие дискретизация изображения, геометрические искажения камеры, выбор порога бинаризации, калибровка, погрешности алгоритмов обработки. Для уменьшения геометрических искажений камеры оптическая ось должна быть перпендикулярна рабочей плоскости. Линзы объектива не должны давать искажений, а изображение должно быть тщательно сфокусировано. [c.86]

Допустим, что контурные элементы найдены и пронумерованы на предыдущих этапах обработки. Один из алгоритмов основан на последовательной проверке фрагментов контура и оценке их кривизны. Проверяемый элемент является центральным для каждого шага проверки (рис. 4.5). Если кривизна фрагмента больше заданного порогового значения, то проверяемый элемент относится к угловым элементам контура. Однако для определения кривизны необходимо программно строить дугу, аппроксимирующую точки контура, а затем проводить вычисление радиуса ее кривизны. Эти операции предполагают значительный объем вычислений и замедляют обработку изображений. Более эффективна, но менее точна [c.110]

Наиболее быстрыми темпами будут развиваться датчики технического зрения с использованием полупроводниковых формирователей сигналов изображения. В замкнутых контурах управления адаптивных роботов более широко будут использоваться быстродействующие автоматизированные системы обработки изображения на основе микроЭВМ и микропроцессоров, которые обеспечат адаптацию в реальном масштабе времени. На номенклатуру и структуру датчиков технического зрения существенное влияние оказывают достижения в области оптоэлектроники, вычислительной и телевизионной техники, микроэлектроники, техники средств связи. Дальнейшее совершенствование этих датчиков связано с исследованиями в области динамических характеристик манипуляторов и созданием на их базе более совершенных устройств управления, а также с развитием типовых конструкторских и схемных решений, новых алгоритмов обработки информации. [c.244]

Алгоритм I рассматривает последовательность контроля изображений формы сборочной единицы и ее составных частей (рис. 13). Алгоритм II описывает последовательность контроля технических требований к изготовлению и эксплуатации сборочной единицы, а также обозначений ее составных частей и способов обработки поверхностей (рис. 14). Алгоритм III устанавливает порядок контроля размеров, предельных отклонений, допусков форм и расположения поверхностей для сборочной единицы и ее составных частей, а также правила их нанесения на сборочном чертеже (рис. 15). Алгоритм IV излагает порядок контроля спецификаций сборочного чертежа по разделам и графам (рис. 16). Алгоритм V содержит последовательность контроля оформления сборочного чертежа и спецификации, включая проверку форматов, форм, масштабов, линий, шрифтов, надписей, а также их композиционное и эстетическое оформление (рис. 17). [c.79]

Обработка исходной ситуации происходит по типовому алгоритму, формирующему разрезы (рис. 129). В результате обработки информации, по типовому алгоритму могут быть выбраны параметры секущих плоскостей, приводящих к простым, сложным, местным разрезам. После выбора параметров секущих плоскостей формируется описание соответствующих изображений с разрезом. В алгоритме формирования такого изображения участвует оператор построения сечения оригинала. Операторы построения сечений изложены в работе [591, а также в гл. 4 этой книги. [c.199]

При использовании электронных методов восстановления, как правило цифровых, электрич. сигналы с приёмников звука преобразуются в цифровой код с помощью аналого-цифрового преобразователя (рис. 3) и поступают в оперативное запоминающее устройство ЭВМ. Затем сформированный массив данных подвергается обработке по алгоритму Фурье — Френеля и восстановленное изображение выводится на полутоновой дисплей. [c.513]

В восьмой и девятой главах обсуждаются основные проблемы цифрового восстановления голограмм и интерферограмм используемые математические модели, алгоритмы восстановления, методы обработки восстановленных изображений. [c.5]

После фотографической обработки пленки, полученной в плоскости преобразования Фурье системы, приведенной на рис. 10, до коэффициента контрастности 0,5, она помещается в фурье-анализа-тор, на выходе которого наблюдается улучшенное изображение. Данный метод был обобщен таким образом, чтобы можно было исследовать объекты, не имеющие центра симметрии для этого был разработан машинный алгоритм, который позволяет вычислить относительную фазу автокорреляционной функции [10]. [c.94]

В настоящее время оптические методы позволяют реализовать в основном линейные операции. Однако это не является принципиальным ограничением и уже сейчас известны оптические схемы, реализующие нелинейные алгоритмы обработки изображений [133]. Использоза-ние в качестве фильтров-масок управляемых ПМС существенно расширит класс нелинейных преобразований и позволит создать адаптивные оптические устройства обработки изображений. [c.202]

Абсолютно черное тело (АЧТ) — Понятие, физическая модель 118—120 Автоколлимация 74, 75 Автоконтроль 15, 28 Автоматизация СНК 27—32 Автоматизированные системы обработки изображений (АСОИЗ) 28, 178—180 Автоматы для фотообработки радиографических снимков 330 — Основные характеристики 331 Алгоритм дискретный ОПФС 428—438 Алгоритм реконструкции для проекций веерных 406—409 [c.481]

МП, работающий от ввеш. источника энергии и управляющий состоянием замкнутой системы, способен управлять изменением её энтропии заданным образом [11. Эта способность широко используется в автомати-зиров. устройствах управления системами для оптимизации либо повышения эффективности происходящих в них процессов (напр., удержание на заданном уровне темп-ры печи, в контур управления нагревателем к-рой включён МП). Во-вторых, любой алгоритм обработки информации можно реализовать программно (с помощью выполнения соответствующей программы универсальным МЛ) либо апп атурно (с помощью специализиров. МП, при разработке к-рого искомый алгоритм был реализован непосредственно в его электронной схеме). Последний способ обеспечивает макс, быстродействие алгоритма и представляет интерес в том случае, когда требуется обрабатывать информацию с частотой, превышающей частоту её обработки программным путём. Напр., для обработки изображений, следующих с частотой телевизионной развёртки, широко используется фурье-МП, аппаратурно реализующий алгоритмы быстрого преобразования Фурье. [c.139]

На базе таких материалов могут быть созданы управляемые ПФ, появление которых откроет широкие возможности по синтезу разного рода легко перестраиваемых и адаптивных систем оптической обработки изображений, работающих в реальном времени и реализующих не только линейные, но и нелинейные алгоритмы. В качестве управляемых ПФ можно использовать некоторые типы пространственных модуляторов света (гл. 4). Следует, однако, заметить, что к управляемым ПФ предъявляются более жесткие, чем к ПМС, требования в отношении разрешения, динамического диапазона, уровня собственных шумов и т. п. В настоящее время только PROM удовлетворяет предъявляемым требованиям в значительной мере. [c.231]

Сейчас, в период компьютеризации, все больше физиков обращается к цифровой голографии как методу всестороннего изучения голографического процесса. Вычислительная техника с ее широкими возможностями количественной поточечной обработки изображений позволяет промоделировать весь голографический процесс от начального момента формирования голограммы до момента восстановления по ней исходного изображения, включая многие промежуточные этапы преобразования оптической информации. Цифровая голография как метод реализации голографического процесса с помощью ЭВЛ стала возможна благодаря наличию детально разработанного математического аппарата, адекватно описывающего волновое поле лазеров при формировании голограммы и восстановлении изображения. Достаточно большой опыт расчета волновых полей на ЭВМ, создание численных методов гармонического анализа двухмерных сигналов с помощью ЭВМ, разработка весьма эффективного алгоритма быстрого преобразования Фурье— все это явилось основой применения цифровЪй Техники в голографии. [c.111]

Операторный способ записи алгоритма представляет изображение последовательности операций процесса обработки данных с помощью заданного набора символов, обозначающих ту или иную типовую операхдию (например, А - вычисление, В -ввод, Р - проверка условия и т.п.). Последовательность выполнения операций алгоритма определяется расположением операторов в схеме (при чтении слева направо в соответствии с цифровой индексацией). Передача управления от оператора к оператору осуществляется в порядке следования в символической записи алгоритма. В случае отсутствия передачи управления от очередного оператора к последующему оператору записи [c.147]

Улучшение изображения в реальном масштабе времени требует, чтобы арифметический процессор выдавал обработанный элемент изображения приблизительно через каждые 100 не. Для обычного универсального компьютера это слишком быстро. Поэтому в процессорах для обработки изображения в реальном масштабе времени очень часто используются жестко вмонтированные специальные арифметические устройства. И хотя это накладывает некоторые офаничения на выбор обрабатывающих алгоритмов, такие усфойства широко используются в оборудовании для радиационного конфоля. Кроме этого для решения указанной проблемы применяют бысфодействующие (900 млн. операций в секунду) мафичные процессоры. [c.93]

Дискретные ПЗС и ФД-линейки хорошо стыкуются с цифровыми системами обработки информации. Микропроцессорная техника позволяет с помошью несложных алгоритмов обработки видеосигнала в реальном времени (компарирование уровня при известном законе распределения яркости на границе изображения контура изделия и т.п.) достигать погрешности измерений в плоскости ПЗС (ФД)-линеек порядка 1. .. 2 мкм, (т.е. [c.493]

Реализация основных преимуществ ТИП наглядности и оперативности стала возможна в связи с существенным прогрессом аппаратурной базы за последние 10 лет. Одновременно в связи с появлением широкого спектра компьютерных средств стало возможным по-новому интерпретировать известные алгоритмы обработки температурной информации. Метод динамической тепловой томографии, известный в России с 80-х гг., используется в настоящее время как основной инструмент для повышения надежности тепловизионной диагностики. Использование нейтронных сетей, разработка алгоритмов тепловой дефектометрии, преобразование изображений, реализация метода импульсной фазовой термографии с применением одномерного преобразования Фурье во времени, внедрение различных способов выделения сигналов от дефектов на фоне шумов позволяют создавать в настоящее время высокоинформативные компьютеризированные ПТС. [c.642]

Метод осуществляется с помощью источников проникающего излучения мощных линейных ускорителей электронов. Рентгеновское излучение от линейного ускорителя направляется на исследуемый участок двигателя, по другую сторону которого устанавливается устройство регастратщи изображения, например пакет с фототтленкой. Последующая автоматизированная обработка изображений базируется на алгоритмах статической обработки изображений, масштабирования, усиления контрастности. [c.426]

Восстанавливая изображение сечения по какбму-либо алгоритму вычислительной томографии и зная соответственно Оо(х,у), мы получаем значение 1 х,у). Следует отметить, что шумы, обуслов ленные поправочной функцией (2- -/ ) е , не будут суш,ественно влиять на обработку изображения, поскольку (2Н-/ ) е — медленно меняюш,аяся функция в силу условия (3.24). [c.98]

Как известно, оптические устройства обработки изображений, использующие когерентный свет, обладают рядом недостатков чувствительностью к фазовым искажениям, механическим повреждениям, зернистости регистраторов, размеры обрабатываемых изображений малы и т. п. Поэтому кроме когерентно-оптических разрабатывались и развивались некогерентные оптико-электронные процессоры для восстановления томограмм по проекциям, записанным в виде синограмм. Почти все эти процессоры реализуют алгоритм суммирования фильтрованных обратных проекций (см. 1.2.3), который можно записать в виде [c.178]

Блок 6 может представлять собой как серийную ЭВМ (микроЭВМ), так и специализированную ЭВМ для обработки изображений (например, параллельную видеопроцессорную вычислительную машину). МикроЭВМ выполняет следующие функции организует процесс совместной работы блоков СТЗ по заданным алгоритмам обрабатывает массивы цифровых данных о состоянии рабочей зоны с целью идентификации объектов вычисляет координаты объекта спределяет ориентацию объектов выдает результаты обработки в систему управления робота ио командам последней обеспечивает [c.87]

Многофункциональные быстродействующие диагностические комплексы, ориентированные на АСОИЗ, должны строиться на адекватном представлении используемых проникающих и отраженных физических полей и излучении, а также на эффективных алгоритмах преобразования и обработки информаций. Основные трудности, которые предстоит преодолеть - это большой объем обрабатываемой информации (до нескольких десятков мегабайт на одно изображение), двумерность массивов и векторный харак гер данных. [c.227]

С помощью разработанного ряда ПРВТ практически можно решать проблему НК композиционных и теплозащитных материалов в широком диапазоне плотностей и геометрических характеристик. Данный ряд имеет единый базовый (унифицированный) вычислительный комплекс. В состав вычислительного комплекса входят средства программные и аппаратные математического обеспечения, позволяющие существенно сократить время получения томограммы сбора и обработки получаемой информации визуализации и документирования результатов контроля управления оборудованием и его диагностики осуществляющие диалоговый обмен с ЭВМ. Унифицированный вычислительный комплекс выполнен на базе мини-ЭВМ СМ-1420, имеет полутоновый дисплей ДГП К331-3, спецпроцессор реконструкции изображения, реализующий алгоритм обратного проецирования с фильтрацией сверткой — [c.470]

В обеих системах имеется оптико-проекционное устройство, которое позволяет позиционировать зону интереса и считьшать ее в различных масштабах. Многофункциональные быстродействующие диагностические комплексы, ориентированные на АСОИЗ, должны строиться на адекватном представлении используемых проникающих и отраженных физических полей и излучений, а также на эффективных алгоритмах преобразования и обработки информации. Основные трудности, которые предстоит преодолеть - это большой объем обрабатываемой информации (до нескольких десятков мегабит на одно изображение), двумерность массивов и векторный характер данных. [c.113]

Архитектура процессора с частотным уплотнением, изображенная на рис. 5.28, может быть использована для выполнений весьма широкого класса матрично-векторных операций, детально рассмотренных в обзоре [257]. Как один из примеров использования систолических матрично-векторных оптических процессоров можно привести реализацию в этой схеме алгоритма кальмановской фильтрации, широко используемой в системах пропорционального управления и навигации летательных аппаратов [260]. В таких системах высокая скорость обработки обеспечивается за счет того, что элементы перемножаемой матрицы сменяются в каждом цикле и можно реализовать прямые матричные алгоритмы решения системы линейных уравнений. Преимущество - этих методов перед итерационными состоит в том, что они выполняются в течение известного числа циклов, тогда как требуемое число итераций обычно заранее не известно. [c.303]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...