Введение
Глава 1. Обзор задач и методов цифровой обработки изображений 17
1.1. Компьютерное зрение и прикладные задачи 17
1.2. Основные методы обработки изображений 21
1.3. Поиск и распознавание объектов на растровых изображениях 33
1.4. Сегментация изображений 40
1.5. Постановка задачи исследовательской работы 47
Глава 2. Комплексное применение метода mean-shift и фильтра Собела 49
2.1. Метод mean-shift 49
2.2. Построение карты градиента на основе фильтра Собела 63
2.3. Сегментация изображений с ограничением по градиенту 65
2.4. Сегментация изображений с применением алгоритма разрастания регионов «по пути наименьшего сопротивления» 70
2.5. Вычислительный эксперимент и интерпретация результатов 72
2.6. Оценка вычислительной сложности разработанных алгоритмов сегментации 79
2.7. Выводы по главе 2 83
Глава 3. Агломеративная сегментация методом mean-shift 84
3.1. Общие принципы агломеративной стратегии 84
3.2. Автоматический выбор размера окна. Вес точки 85
3.3. Вариации структур данных и алгоритмов на различных этапах агломеративной сегментации 90
3.4. Выводы по главе 3 103
Глава 4. Поиск однородных объектов 104
4.1. Многоуровневое выделение сегментов 104
4.2. Сопоставление с образцом 107
4.3. Вычислительный эксперимент и сочетание с другими алгоритмами 112
4.4. Программная реализация 116
4.5. Выводы по главе 4 118
Основные выводы и результаты 119
Литература 121
Приложение
