» » Основы пространственнои и частотнои обработки изображении. Лекции от Яндекса

 

Основы пространственнои и частотнои обработки изображении. Лекции от Яндекса

Автор: admin от 28-03-2015, 20:20, посмотрело: 1301

Мы продолжаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе — девять лекций. Первая из них уже была опубликована. В ней рассказывалось о том, в каких областях встречается анализ изображений, его перспективах, а также о том, как устроено наше с вами зрение. Вторая лекция посвящена основам обработки изображений. Речь пойдет о пространственной и частотной области, преобразовании Фурье, построении гистограмм, фильтре Гаусса. Под катом — слайды, план и дословная расшифровка лекции.



План лекции


Пространственная область:

  • представление цифровых изображении (recap);

  • пространственная область;

  • представим «одномерную картинку»;

  • 1-D изображение.


Частотная область, преобразование Фурье:

  • частотное представление – основная идея;

  • преобразование Фурье для изображении – основная идея;

  • преобразование Фурье;

  • двумерныи случаи;

  • визуализация Фурье-спектра;

  • примеры.


Обработка в пространственнои и частотной области:

  • гистограммы;

  • гистограммы — коррекция;

  • результат эквализации гистограммы;

  • пороговая бинаризация;

  • глобальная бинаризация;

  • примеры бинаризации;

  • выделение компонент связности;

  • компоненты связности;

  • фильтрация (свертка изображения с фильтром);

  • теорема о свертке;

  • сглаживание;

  • сглаживание фильтром Гаусса;

  • сглаживание фильтром Гаусса: пример;

  • выделение деталеи;

  • обнаружение линии;

  • выделение границ: примеры;

  • обнаружение границ;

  • градиент изображения;

  • вычисление градиента изображения;

  • пример;

  • обнаружение контуров: вычисление производных;

  • повышение резкости;

  • фильтр Unsharp;

  • Mexican hat.




Источник: Хабрахабр

Категория: Программирование, Яндекс

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:
Комментарий:
Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Введите два слова, показанных на изображении: *