Детальная информация

Название: Низкоуровневая обработка изображений в компьютерном зрении
Авторы: Молодяков Сергей Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Учебная и учебно-методическая литература; Общая коллекция
Тематика: Распознавание образов; Изображения; Видеотехника
УДК: 004.93'1
Тип документа: Другой
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.03.01; 09.03.04; 12.03.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника; 120000 - Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии
DOI: 10.18720/SPBPU/5/tr21-13
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\65400

Разрешенные действия: Прочитать

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В монографии излагаются вопросы низкоуровневой обработки изображений, которые представлены в рамках методологии распределенной обработки изображений в видеосистемах. Рассматриваются алгоритмы, которые можно осуществлять как в компьютере, так в фотоприемнике и видеопроцессоре. Приводятся примеры реализации алгоритмов, в том числе и с применением функций OpenCV. В книге представлен материал, который является дальнейшим развитием вопросов, рассмотренных в монографии «Проектирование специализированных цифровых видеокамер» ISBN 978-5-7422-5334-1 Книга предназначена для специалистов в области проектирования и применения видеосистем для обработки сигналов и изображений. Она может быть полезна студентам, проходящим подготовку по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.04 «Программная инженерия»,12.03.01 «Приборостроение».

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
-> Интернет Все Прочитать

Оглавление

  • Оглавление
  • Введение. Особенности низкоуровневой обработки изображений
  • Глава 1. Видеосистемы и распределенная обработка изображений
  • 1.1. Архитектуры видеосистем
  • 1.1.1. Простая видеосистема
  • 1.1.2. Видеосистема с распределенными камерами
  • 1.1.3. Специализированная видеосистема
  • 1.2. Элементы видеосистем (фотоприемники, камеры, видеопроцессоры, элементы сопряжения)
  • 1.2.1. Необходимость обработки сигналов в фотоприемниках
  • 1.2.2. Принципы работы ПЗС-фотоприемников
  • 1.2.3. Рассмотрение ПЗС-элементов как элементов цифрового процессора
  • 1.2.4. КМОП-фотоприемники. Принципы работы
  • 1.2.5. Видеокамеры и их параметры
  • 1.2.6. Интерфейсы видеосистем
  • 1.3. Распределенная обработка изображений в видеосистемах
  • Глава 2. Алгоритмы низкоуровневой обработки изображений
  • 2.1. Классификация алгоритмов
  • 2.2. Низкоуровневые алгоритмы для улучшения изображений
  • 2.3. Алгоритмы конвейерной, векторной и параллельной обработки видео
  • 2.4. Алгоритмы для оптоэлектронных процессоров
  • Глава 3. Алгоритмы обработки изображений, реализуемые в ПЗС-фотоприемниках
  • 3.1. Классификация алгоритмов
  • 3.2. Виртуальные светочувствительные элементы
  • 3.3. Фрагментирование
  • 3.4. Синхронное накопление
  • 3.5. Использование антиблюминговой защиты
  • 3.6. Режим временной задержки и накопления
  • Глава 4. Алгоритмы низкоуровневой обработки и примеры программ с функциями OpenCV
  • 4.1. Библиотеки функций компьютерного зрения. OpenCV
  • 4.2. Вычисление гистограмм
  • 4.3. Пиксельные преобразования. Подмена пикселей
  • 4.4. Фильтрация в пространственной области
  • 4.5. Фильтрация в частотной области. Поиск объекта на изображении методом поиска по шаблону
  • 4.6. Изменение палитры цветов, псевдо раскраска
  • 4.7. Пороговые преобразования
  • 4.8. Сегментация на основе цвета
  • 4.9. Сегментация. Метод морфологического водораздела (watershed)
  • 4.10. Отслеживание объекта. Трекеры
  • Глава 5. Примеры использования низкоуровневых алгоритмов обработки в задачах распознавания
  • 5.1. Детектирование и анализ клеточных ядер
  • 5.2. Распознавание рельсовой колеи
  • 5.3. Добавление водяного знака на видео
  • Заключение
  • Список литературы

Статистика использования

stat Количество обращений: 177
За последние 30 дней: 7
Подробная статистика