Методы деления изображений на цветовые составляющие, выделения, фильтрации
Автор: Jakhongir Sultonov • Январь 8, 2026 • Курсовая работа • 5,472 Слов (22 Страниц) • 9 Просмотры
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 4
- Определения, связанные с теорией распознавания 5
- Цветовые пространства 7
- Человеческое зрение 7
- Представление цвета в машинной графике 8
- Цветовое пространство RGB 9
- Цветовое пространство LAB 10
- Методы обработки изображения 11
- Пороговая обработка (Thresholding) 11
- Фильтрация изображений 12
- Линейные фильтры 12
- Нелинейный фильтры 13
- Математическая морфология 14
- Метод классификации изображении: персептрон 18
- Программная реализация 21
- Постановка задачи 21
- Используемые технологии 22
- Генерация тестового набора 23
- Фильтрация и векторизация изображений 24
- Реализация персептрона 26
- Тестирование 27
Заключение 28
Список используемых источников 29
Приложение a 30
ВВЕДЕНИЕ
Теория распознавания образов является одним из основных разделов кибернетики, как в теоретическом, так и в прикладном плане. Так, автоматизация некоторых процессов предполагает создание устройств, способных реагировать на изменяющиеся характеристики внешней среды некоторым количеством положительных реакций.
Базой для решения задач такого уровня являются результаты классической теории статистических решений, в рамках которой разработаны алгоритмы определения класса, к которому может быть отнесен распознаваемый объект. На базе статистики за счет применения разделов прикладной математики, теории информации, методов алгебры логики, математического программирования и системотехники основана теория распознавания.
Кроме того, в основе теории распознавания графических образов лежат концепции теории обработки изображений. В процессе распознавания цветных объектов применяется фильтрация изображений, операции математической морфологии, изменение яркости и контраста изображений, квантование цвета и преобразование графических изображений в другие цветовые пространства.
На данный момент распознавание образов – одно из ведущих направлений кибернетики: оно упрощает взаимодействие человека с компьютером и создает предпосылки для применения различных систем искусственного интеллекта.
В данной работе рассматриваются методы деления изображений на цветовые составляющие, выделения, фильтрации и последующего распознавания образов из данного изображения.
Определения, связанные с теорией распознавания
Распознавание образов (объектов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов) - задача идентификации объекта или определения каких-либо его свойств по его изображению (оптическое распознавание) или аудиозаписи (акустическое распознавание) или другим характеристикам.
Образ - это описание объекта или процесса, позволяющее выделять его из окружающей среды и группировать с другими объектами или процессами для принятия необходимых решений [1]. Образы обладают характерными объективными свойствами в том смысле, что разные люди, обучающиеся на различном материале наблюдений, большей частью одинаково и независимо друг от друга классифицируют одни и те же объекты.
Изображение объекта - отображение какого-либо воспринимающего органа распознающей системы, независимо от его положения относительно этих органов. Множество изображений, объединенное какими-либо общими свойствами, называется образом. Методику отнесения элемента к какому- либо образу называют решающим правилом. Гистограммой называют графическое представление распределения яркостей изображения.
Признаком изображения называется его простейшая отличительная характеристика или свойство [2]. Некоторые признаки являются естественными в том смысле, что они устанавливаются визуальным анализом изображения, тогда как другие, так называемые искусственные признаки, получаются в результате его специальной обработки или измерений. К естественным признакам относятся светлота (яркость) и текстура различных областей изображения, форма контуров объектов. Гистограммы распределения яркости и спектры пространственных частот дают примеры искусственных признаков.
...