PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Redukcja informacji w obrazie i jej wpływ na poprawę procesu rozpoznawania

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Information reduction in digital image and its influence on the improvement of recognition process
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Kluczowym elementem w procesie analizy i rozpoznawania obrazów cyfrowych jest proces przetwarzania wstępnego (preprocessing). Jest to klasyczne podejście, które obejmuje etapy: 1. filtracji - poprawiany jest kontrast obrazów oraz usuwane są zakłócenia z obrazu (np. szum), 2. binaryzacji, 3. segmentacji, 4. rozpoznania. Niestety klasyczne podejście nie zawsze się sprawdza. Niektóre problemy klasyfikacji obrazów cyfrowych wymagają bardziej złożonych metod, np. stosowania transformat, których celem jest wyeliminowanie z obrazu niepotrzebnej informacji i ułatwienie zamiany obrazu wejściowego na wektor cech bądź jego opis formalny. W niniejszym artykule opisany został eksperyment, który miał na celu zilustrowanie zależności pomiędzy redukcją zbędnej informacji w cyfrowym obrazie a efektywnością jego rozpoznania. Obrazy oryginalne we wspomnianym eksperymencie były przetwarzane kilkuetapowo i za każdym razem poddawane procesowi rozpoznawania. Pozwoliło to na zbadanie zależności stopnia wpływu redukcji informacji w obrazie na poprawę procesu rozpoznawania. Kolejne etapy przetwarzania obejmowały transformowanie obrazu na płaszczyznę logarytmiczno-biegunową, binaryzację obrazu, detekcję krawędzi, normalizację kątową, transformowanie obrazu konturu obiektu na płaszczyznę log-Hougha oraz zrzutowanie obrazu na osie płaszczyzny log-Hougha.
EN
Preprocessing plays a key role in process of analyzing and recognition of digital images. Classical approaching covers the following steps: 1. filtering for improving contrast and eliminating defects, 2. reduction of color scope to binary representation, 3. segmentation of image, 4. analyzing and recognition. Unfortunately classical approaching gives poor results. Some problems of digital image classification need more complex and sophisticated methods like using transformations which reduces unnecessary information from digital images and eventually replacing digital images with their feature vector or formal description. In this paper there is described experiment which illustrates relationship between unnecessary information reductions of digital images and achieving of image recognition process. In mentioned experiment original images were processed in several steps and for every step processed images were analyzed by recognition process. It allowed examining impact of image information reduction on improving of recognition process. Steps of processing images covered: transforming digital image onto log-polar plane, reducing image to binary format, edge detection, rotation normalization, transforming image with object contour onto log-Hough's plane and finally impinging image on log-Hough's axises.
Wydawca
Rocznik
Strony
137--150
Opis fizyczny
Bibliogr. 8 poz., rys., wykr., tab.
Twórcy
autor
  • Wydział EAIiE, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
Bibliografia
  • [1] Mikrut Z., Czwartkowski B.: Log-polar space as input for a neural network. Proc. 4th Conf. Neural Networks and Their Applications, Zakopane 1999
  • [2] Neural Ware, Inc.: Neural Computing - Neural Works Professional II/+ & Neural Works Explorer. Pittsburgh, Technical Publication Group 1991
  • [3] Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN 1996
  • [4] Kohonen T.: Self-Organizing Maps. Heidelberg, Springer-Verlag Berlin 1995
  • [5] Weiman C.F.R., Juday R.D.: Intelligent Robots and Computer Vision VIII:Algorithms and Techniques - Tracing Algorithms Using Log-Polar Mapped Image Coordinates. Washington, Society of Photo Optical Instrumentation Engineers 1990
  • [6] Wilson J.C., Hodgson R.M.: Log-Polar Mapping applied to pattern representation and recognition. Academic Press Inc., 1992
  • [7] Tadeusiewicz R., Flasiński M.: Rozpoznawanie obrazów. Warszawa, PWN 1991
  • [8] Tadeusiewicz R., Korohoda R: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazu. Kraków, Wydaw nictwo Fundacji Postępu Telekom 1997 Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazu. Kraków, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekom 1997
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH1-0003-0056
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.