Алгоритм дискретизации изображений

В этом случае необходимыми операциями являются дискретизация изображения, т. е. получение фотоэлектрических сигналов в узлах двумерной пространственной решетки, квантование полученных значений сигналов, кодирование и ввод данных в ЭВМ с по-следуюш,ей обработкой по требуемому алгоритму. Например, область без интерференционных полос Q (рис. 19.4) может быть компактно представлена ее контуром, выделенным при двумерном пространственном дифференцировании. Для интерференционной области Р дифференциальные фотоэлектрические отсчеты, свободные от постоянной составляюш,ей, удобно аппроксимировать тригонометрическим полиномом вида [c.148]

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]

Нами разработан и внедряется алгоритм разложения входного сигнала на гармонические составляющие с частотами, не кратными шагу по частоте, определяемому частотой дискретизации и объемом исходной выборки. Выходной информацией алгоритма является набор значимых гармоник с точными амплитудами, фазами и частотами, соответствующими гармоникам входного сигнала. Изображение такого спектра соответствует рис. 4. Алгоритм работает для произвольного сигнала, вплоть до белого шума. [c.93]

Дискретизация области реконструкции изображения возможна не только на декартовой сетке. Применяются различные методы представления. На этом базируются методы восстановления томограмм, основанные на разложении в конечные ряды [23]. Наиболее широко распространены алгоритмы реконструк-цшт с использованием интегральных преобразований. Они основаны на нахождении формулы обращения, т. е. определении томограммы из проекционных данных и затем реализации ее вычисления на ЭВМ. При этом учитываются особенности схемы сбора данных, зашумленность изображения и т. д. Фактически в большинстве случаев задача сводится к построению вычислительной процедуры, реализующей методы восстановления, описанные в 1.2 (фурье-синтез, суммирование фильтрованных обратных проекций, фильтрация суммарного изображения). К этому же классу следует отнести алгоритмы, непосредственно использующие инверсное преобразование Радона. [c.52]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...