A látás simítása

Címlap Előzetes képfeldolgozási műveletek Láttuk eddig, hogy a fény hogyan tükröződik a jelenet tárgyairól egy mondjuk ötmillió hárombájtos képpontból álló képet formálva. Mint minden érzékelő esetében, most is lesz zaj a képben, és minden esetben nagyon sok adattal kell dolgozni. Elsőként a finomítás műveleteit nézzük meg, amelyekkel a zaj csökkenthető, majd az éldetektálás műveleteit vizsgáljuk.

Az előzetes látási műveletekre egyrészt a lokalitás jellemző a kép egy részletére végrehajthatók anélkül, hogy néhány képpontnál messzebb bármit is figyelembe vennénkmásrészt az ismeretek hiánya: anélkül finomíthatjuk a képeket vagy detektálhatunk éleket, hogy bármilyen fogalmunk lenne arról, milyen objektumok vannak a képeken.

Ez a látás simítása alacsony szintű műveleteket esélyessé teszi a párhuzamos hardveren történő megvalósításra, akár élőlényekben, akár mesterséges eszközökben.

Account Options

Ezek után a középső szinten levő műveletek nézzük majd meg, amelyekkel a kép régiókra bontható. A műveletek ezen fázisa még mindig a képen dolgozik, nem a jeleneten, de nem helyi feldolgozást igényel.

Most ugyanezt az ötletet alkalmazzuk a térbeli kiterjedésre az időbeli helyett: a simítás egy képpont értékének jóslását jelenti a környező képpontok alapján. Vegyük észre, hogy világosan megkülönböztetjük a képpontban mért megfigyelt értéket és azt a valódi értéket, amit ott mérnünk kellett volna. Ezek véletlenszerű és szisztematikus mérési hibák például ha a CCD érzékelője elromlott miatt különbözhetnek.

• Kecsketej és látás
• Патрик и Наи обнялись, и все одобрительно закричали.
• Николь услышала свое имя, донесшееся откуда-то извне.

A simítás egyik módszere az, ha minden képponthoz az őt környező szomszédok értékeinek átlagát rendeljük. Ez az extrém értékek kihagyása felé mutató megoldás. De hány szomszédot kell figyelembe vennünk — az egy képpontnyi távolságra vagy a kettő esetleg több pont távolságra lévőket?

Erre egy válasz, amely jól működik Gauss-zajok kiszűrésére, a Gauss-szűrőt Gaussian filter használó súlyozott átlag. Emlékezzünk a standard δ szórással rendelkező Gauss-függvényre: Egy Gauss-szűrő alkalmazása azt jelenti, hogy az I x0, y0 intenzitást lecseréljük a minden a látás simítása, y -ra kiszámolt Vak szemek x, y Gσ d intenzitások összegével, ahol d az x0, y0 és az x, y pontok távolsága.

Az ilyen fajta súlyozott összeg olyan gyakori, hogy van számára egy speciális elnevezés és jelölés.

Egy képpontnyi σ kevés zaj kisimításához elegendő, amikor káprázatosan nézek ki 2 képpontnyi több zajt fog elsimítani, de valamilyen mértékű részletvesztés mellett. Éldetektálás Az előzetes látás következő lépése az élek edges detektálása a képsíkon.

1. Помнишь, как заспешил октопаук к муравью, когда в того попал мяч.
2. Mit jelent a gyenge látás
3. Távollátás kettős látás
5. Не надо было спрашивать.
6. Что касается нападения, как ты назвал его, на принца Хэла и Фальстафа, возможно, причиной его было непонимание.

Az éldetektálás végső célja, hogy eltávolodjunk a bonyolult, több megabájtos képtől egy tömörebb, absztrakt reprezentáció felé, mint amilyen a Az indíték az, hogy a kép élkontúrjai a jelenet fontos kontúrjainak felelnek meg.

A képen három mélységi diszkontinuitás példa szerepel 1-gyel címkézve; a 2-vel címkézett felületi orientáció diszkontinuitásból két példa látható, míg a 3-mal címkézett visszaverődési képesség diszkontinuitásokról és a 4-gyel címkézett fényességi diszkontinuitásokról árnyék egy-egy.

Mesterséges intelligencia

Az éldetektálás csak a képpel foglalkozik, így nem tesz különbséget a jelenet ezen diszkontinuitásfajtái között, de a későbbi feldolgozás igen. Láthatjuk, hogy az éldetektáló kimenete és az ideális vonalas ábra között van különbség. A későbbi feldolgozási fázisokban ezeket a hibákat majd korrigálni kell. Hogyan detektáljuk a képen az éleket?

Mesterséges intelligencia | Digitális Tankönyvtár

A látás simítása meg a kép fényintenzitás-profilját egy egydimenziós keresztmetszet mentén egy élre merőleges irányban, pl. Nagyjából olyan lesz ez, mint amit a Tekintettel, hogy az élek azoknak a képhelyeknek felelnek meg, ahol a fényességben hirtelen változás tapasztalható, egy naiv ötlet az lehetne, hogy a képet differenciáljuk, és azokat a helyeket keressük meg, ahol az I' x derivált értéke nagy.

Nos, az ötlet majdnem működőképes. A jelenség oka a kép zajossága. Ha a képet először simítjuk, akkor a felesleges csúcsok eltűnnek, ahogy azt a c mutatja. Középen: Az intenzitás deriváltja, I' x. A függvény nagy értékei éleknek felelnek meg, de a függvény zajos. Van arra esélyünk, hogy optimalizáljuk a munkát ezen a ponton: egyetlen műveletben kombinálhatjuk a simítást és az éldetektálást. Tehát ahelyett, hogy először simítanánk, majd differenciálnánk, egyszerűen konvolváljuk a képet a Gauss simító függvény deriváltjával, G'σ-val.

Így az egydimenziós éldetektálás algoritmusa a következő: Az I képet a G'σ-val kell konvolválnunk, hogy az R-et megkapjuk. Jelöljük be az azokat a csúcsokat R x -ben, amelyek egy előre definiált T küszöbnél magasabbak.

A küszöb értékét úgy határozzuk meg, hogy a zaj miatti másodlagos csúcsokat elimináljuk. Két dimenzióban egy él irányítottsága tetszőleges θ szögű lehet.

Ideghártya leválás: gyógyítható? - Az orvos válaszol

A függőleges élek detektálásának módja nyilvánvaló: G'σ x Gσ y -nal kell konvolválnunk a képet. A hatás y irányban simító a Gauss-konvolúció miattx irányban pedig egy simítással kísért differenciálás.

Előzetes képfeldolgozási műveletek Láttuk eddig, hogy a fény hogyan tükröződik a jelenet tárgyairól egy mondjuk ötmillió hárombájtos képpontból álló képet formálva.

Jelöljük be azokat a csúcsokat az RV x, y -ben, amelyek egy előre definiált Tn küszöbnél magasabbak. A tetszőleges orientációjú éldetektáló algoritmus az alábbi: Konvolváljuk az I x, y képet az fV x, y -nal, valamint az fH x, y -nal, hogy az RV x, y -t és az RH x, y -t megkaphassuk.

Előzetes képfeldolgozási műveletek | Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach

Definiáljuk az -t. Jelöljük be azokat a csúcsokat az R x, y -ban, amelyek egy előre definiált T küszöbnél magasabbak.

Miután ezzel az algoritmussal megjelöltük az élek képpontjait, a következő lépés az a látás simítása élekhez tartozó képpontok összekötése. Ez megtehető, ha feltételezzük, hogy bármely két szomszédos képpont, amely élpont és konzisztens irányítottságú, szükségszerűen ugyanahhoz az élhez tartozik.

Ezt a folyamatot Canny-féle éldetektornak Canny edge detection nevezzük, kitalálója, John Canny után. Miután detektáltuk őket, az élek alkotják több következő feldolgozási lépés alapját: felhasználhatjuk őket a térbeli képalkotásban, a mozgásdetektálásban és az objektumok felismerésében. A kép szegmentálása Az emberek rendszerezik észleléseiket; az egyes fotóérzékelőkhöz tartozó fényességértékek halmaza helyett vizuális csoportokat észlelünk, amelyek általában objektumokkal vagy azok részeivel asszociáltak.

Ez a képesség a számítógépes látás számára is éppúgy fontos. A szegmentálás segmentation a kép felbontása részcsoportokra a képpontok hasonlósága alapján. Az alapötlet a következő: minden képponthoz rendelhetünk bizonyos vizuális tulajdonságokat, mint például fényesség, szín és mintázat.

• A látásélesség nő
• Megjegyzés: a fixációs pontnak nem feltétlenül kell valamely tárgy felületi pontjára illeszkedni; lehetséges, hogy a két nézõvonal metszéspontja a "levegõben" van.
• Ezért fontos, hogy ez az érzékszervünk is tökéletesen működjön.

Úgy kell a képet képpontok halmazaira felosztanunk, hogy ezeket a kényszereket amennyire csak lehet, kielégítsük. Többféle módszer létezik ezen intuitív elképzelés matematikai a látás simítása.

Például Shi és Malik Shi és Malik, ezt gráfparticionálási problémaként határozzák meg. A gráf csomópontjai a képpontoknak felelnek meg, az élek pedig a köztük levő kapcsolatoknak.

Egy Wij súly értéke az i és j képpontokat összekötő élen attól függ, hogy a két képpont mennyire hasonló fényességben, színben, mintázatban és más tulajdonságokban. Ezek után olyan partíciókat keresnek, amelyek minimalizálnak egy normalizált vágási kritériumot.

Durván fogalmazva a gráf particionálásának kritériuma, hogy a csoportok közötti élek súlyainak összegét minimalizáljuk, a csoportokon belüli élek súlyainak összegét pedig maximalizáljuk. A pusztán alacsony szintű, helyi tulajdonságokon — például a fényességen és színen — alapuló szegmentáció hibázásra hajlamos eljárás. Ahhoz, hogy az objektumokhoz rendelt határokat megbízhatóan megtalálhassuk, a jelenetben várható objektumfajtákról magas szintű tudást is be kell építenünk.

A beszédfelismerésre ezt a rejtett Markov-modell formalizmusa teszi lehetővé, míg a képek kontextusában egy ilyen egységes keretrendszer még mindig az aktív kutatás tárgya. Mindenesetre az objektumokról szóló magas szintű tudás a következő alfejezet tárgya.