Разработка алгоритмов анализа и классификации изображений с применением вейвлет-преобразований

В рамках исследования рассматривается несколько подходов к анализу и классификации цифровых изображений. Основное внимание в работе направлено на вычисление фрактальных характеристик результатов их вейвлет-преобразований. Для целей анализа цветные изображения приводятся к полутоновой палитре, при этом изображение рассматривается как некоторая целочисленная функция прямоугольных координат, т.е. двумерная поверхность. В работе применяются два основных метода исследования: метод модифицированной фрактальной сигнатуры и метод, опирающийся на вычисление фрактальных характеристик вейвлет-преобразования изображения. Для того чтобы выполнить преобразование, используется функция Гаусса и частные производные второго порядка. Результатом применения каждого из методов является вектор фрактальных сигнатур. Полученные вектора используются для того, чтобы определить принадлежность различных изображений к одному классу. Проведенные эксперименты позволяют нам выбрать метод, показавший лучшее разделение для входного множества изображений.

Математика
Диссертации

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d36915f1be77c40d5928e
UUID: 0db874bb-6e9b-4ce5-b34a-5ee2b8106547
Язык: Русский
Опубликовано: больше 4 лет назад
Просмотры: 13

Виденеева Мария Валерьевна

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет


0

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 547015 bytes


Поделиться работой
Current View

Рецензии:

  Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Для лиц старше 18 лет