Academic Journal
Модель фазоэнергетических характеристик видеосигнала изображения объекта неравномерной яркости
| Title: | Модель фазоэнергетических характеристик видеосигнала изображения объекта неравномерной яркости |
|---|---|
| Authors: | Bogoslovsky, Andrey V., Ponomarev, Andrey V. |
| Publisher Information: | Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2018. |
| Publication Year: | 2018 |
| Subject Terms: | неподвижное изображение, машинное зрение, видеопоследовательность, a still image, a video sequence, machine vision |
| Description: | Получена модель фазоэнергетических характеристик, позволяющая идентифицировать объекты неравномерной яркости на изображении. Показано, что по полученным выражениям и измеряемым зависимостям возможно определение характеристик объекта на изображении, таких как размер и локализация неоднородностей, местоположение объекта на поле изображения. Выделение объектов и информации об их взаимном расположении может быть полезна также при решении задачи повышения качества изображения за счет устранения неоднородности объекта, вызванного динамическими шумами. Применение фазоэнергетических характеристик для анализа многомерной информации имеет достоинства, связанные с универсальностью применения как к статическим изображениям, так и к видеопоследовательностям. Возможно использование полученных результатов в системах машинного зрения A model of phase-energy characteristics, allowing to identify the objects of uneven brightness in the image. It has been shown that the expression obtained and measured the possible definition of the object in the image characteristics, such as size and localization of inhomogeneities, the location of the object in the image field. Select objects and information about their mutual arrangement may be helpful in solving the problem also enhance the image quality by removing the object of heterogeneity caused by dynamic noise. The use of energy characteristics for the analysis of multivariate data has advantages associated with versatility as static images and video sequences. The results can be used in machine vision systems |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| Access URL: | https://openrepository.ru/article?id=454407 |
| Accession Number: | edsair.httpsopenrep..e741be1083084857dbd8aec9e20ce682 |
| Database: | OpenAIRE |
| Description not available. |