Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)
Материал из MachineLearning.
- Обязательный курс для студентов 3 курса каф. ММП, читается в 6 семестре
- Обязательный курс для студентов 1 курса магистратуры каф. АСВК, читается в 2 семестре
- Лекции — 32 часа
- Форма контроля — экзамен
- Автор программы: профессор Местецкий Л.М.
- Лектор: профессор Местецкий Л.М.
Аннотация
Основу курса составляют математические методы распознавания образов, используемые для анализа и классификации изображений в системах компьютерного зрения. Отличительные особенности методов распознавания для этого класса задач определяются структурой исходных данных – цифровых изображений в виде матриц цвета и яркости точек. Эти особенности сказываются в основном на специфике генерации признаковых описаний объектов, а также специфике построения метрики в пространстве образов.
В первую часть курса (18 часов) входят вопросы преобразования изображений различного типа с целью генерации признаковых описаний. Вначале изучаются методы точечной, пространственной геометрической, алгебраической и межкадровой обработки изображений. Далее рассматриваются методы генерации признаков на основе разложения изображений по базисным функциям (преобразование Карунена-Лоева, дискретное преобразование Фурье, вейвлет-разложение), статистического анализа текстуры изображений, а также анализа формы изображений (построение границ, скелетов, преобразование Хафа).
Во второй части курса (8 часов) рассматриваются методы построения метрик для сравнения изображений (сравнение спектральных разложений, наложение и выравнивание образов).
В последнюю часть курса (6 часов) входят вопросы применения изученных методов в прикладных задачах компьютерного зрения. Рассматриваются задачи распознавания текстов в изображениях документов, задачи биометрической идентификации личности по текстуре радужной оболочки глаза, по форме ладони, отпечатка пальца, профиля лица. Далее изучаются применения к распознаванию динамических объектов в наблюдаемых сценах для распознавания поз и жестов.
Содержание курса
Предмет и задачи обработки и распознавания цифровых изображений
Растровые устройства получения и воспроизведения изображений (камеры, сканеры, дисплеи, принтеры), оцифровка изображений. Модели изображений. Задачи обработки, анализа и классификации изображений. Прикладные системы, программное обеспечение .
Точечные методы обработки изображений
Гистограммы интенсивности. Преобразования на основе анализа гистограмм интенсивности. Точечные преобразования (просветление, негативное изображение, бинаризация, псевдораскрашивание).
Пространственные методы обработки изображений
Пространственная частота изображения. Свертка изображения. Построение фильтров: низкочастотные, полосные и высокочастотные фильтры. Усиление края, методы Лапласа, Робертса, Кирша и Собеля, методы сдвига и разности, метод направленного градиента.
Геометрические и алгебраические методы обработки изображений
Алгебраические преобразования (сложение, вычитание изображений). Геометрические преобразования (монохромная интерполяция, аффинные и нелинейные преобразования).
Методы межкадровой обработки изображений
Геометрия нескольких проекций. Стереозрение. Определение движения объекта.
Анализ изображений на основе разложения по базисным функциям
Базисные вектора и базисные матрицы. Разложение Карунена-Лоева. Дискретное преобразование Фурье. Косинусное преобразование. Непрерывное и дискретное вейвлетные преобразования. Вейвлетное разложение. Вейвлетная селекция.
Статистические методы анализа текстур
Региональные признаки. Методы измерения текстур, основанные на статистиках первого порядка. Методы измерения текстур, основанные на статистиках второго порядка.
Методы анализа формы изображений
Концепции формы. Сегментация, выделение формы. Представление формы. Характеристики формы и их измерение. Скелетизация. Преобразование Хафа. Бинарная математическая морфология. Эрозия и дилатация. Морфологические алгоритмы на дискретных бинарных изображениях.
Метрики для измерения сходства изображений
Сравнение спектральных разложений. Классификация методом сравнения с эталоном. Сходство, основанное на поиске оптимального пути. Принцип оптимальности Беллмана и динамическое программирование. «Беспризнаковое» распознавание.
Распознавание текстов по изображениям документов
Сегментация документов и текстов. Выравнивание текстов. Распознавание печатных символов. Распознавание рукописных текстов.
Биометрическая идентификация на основе распознавания изображений
Классификацияи радужных оболочек глаза методом Даугмана. Классификация силуэтов ладоней методом сравнеия гибких объектов. Метод выделения особых точек в папиллярном узоре.
Распознавание динамических сцен
Распознавание жестов. Распознавание мимики. Распознавание поз.
Самостоятельная работа студента
Вычислительный практикум по обработке и классификации изображений
Задание 1. Тема: Изучение и освоение методов обработки и сегментации изображений. Разработать и реализовать программу для работы с изображений фишек игрового набора Тантрикс.
Задание 1, PDF [1086Кб]
Задание 2. Тема: Изучение и освоение методов классификации формы изображений. Разработать и реализовать программу для классификации изображений ладоней.
Задание 2, PDF [2573Кб]
Литература
- Theodoridis S., Koutroumbas K. Pattern Recognition. Academic Press. 1999.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2006.
- Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Издательский дом «Вильямс». 2004.
- Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2006.
Экзамен 2017 год
Вопросы к экзамену rar [10 Кб]
