Введение
1. Цели и основные направления развития цифровых методов и алгоритмов обработки, распознавания и понимания изображений 19
2. Анализ случайных дискретно-точечных полей с помощью символьно-аналитических преобразований на ЭВМ 29
2.1. Оценивание надежности считывания случайных дискретных полей путем аналитического вычисления на ЭВМ параметрически заданных многомерных интегралов 33
2.1.1. Программы рекурсивных комбинаторно-аналитических вычислений в задаче двухпорогового считывания случайных дискретных изображений 40
2.2. Аналитический расчет асимптотически оптимальных декоррелирующих преобразований 49
3. Быстродействующие алгоритмы анализа случайных импульсно-точечных полей 57
3.1. Программы и алгоритмы оптимального по быстродействию поиска одиночного импульсного объекта 58
3.1.1.Одношаговые алгоритмы поиска 58
3.1.2. Многошаговые алгоритмы поиска 63
3.2. Символьно-аналитические и численные алгоритмы в задаче оптимального многоцелевого поиска 67
3.3. Быстрые алгоритмы классификации импульсно-шумовых кластеров на прямоугольной решётке 78
4. Быстрые алгоритмы идентификации и совмещения цифровых изображений 92
4.1. Инвариантные к повороту алгоритмы идентификации изображений, базирующиеся на спектральном разложении сигнала 94
4.2. Алгоритмы и программы высокоточного совмещения фрагментов двух цифровых изображений на основе статистического оценивания производных двумерного сигнала 99
4.2.1. Статистическое оценивание взаимного смещения двух изображений с использованием конечно-разностных соотношений для частных производных сигнала. Линейный случай 101
4.2.2. Статистическое оценивание взаимного смещения двух изображений с использованием конечно-разностных соотношений для частных производных сигнала. Нелинейный случай 103
4.3. Быстрое обращение симметричных теплицевых матриц в задачах оперативной обработки
последовательности цифровых изображений Ю7
4.3.1. Разностные уравнения для прямого
вычисления определителей и миноров 108
4.3.2 Двухсторонняя процедура Гаусса 112
4.3.3. Представление ленточной матрицы
в виде рекурсивного фильтра 115
5. Эффективные по быстродействию методы цифровой обработки динамических последовательностей изображений 120
5.1. Ускоренное восстановление глубины трехмерной сцены и оценивание неизвестных параметров камеры на основе одновременной обработки серии стереопроекций 120
5.1.1. Постановка задачи 122
5.1.2. Восстановление глубины сцены по известным сопряженным точкам 123
5.1.3. Поиск сопряженных точек при известных внутренних параметрах камеры и известной геометрии съемки 127
5.1.4. Автоматический поиск сопряженных точек при неизвестном положении главной точки изображения и неизвестных углах поворота камеры вокруг оптической
оси 130
5.1.5. Интерполяция трехмерных сцен по нерегулярным отсчетам
5.1.6. О точности восстановления трехмерной сцены по совокупности зашумленных стереопроекций 146
Сжатие без потерь динамической последовательности изображений 156
5.2.1. Сравнительные характеристики современных алгоритмов сжатия цифровых изображений без потерь 156
5.2.2. Сжатие статических цифровых изображений 165
5.2.2.1. Построение алгоритмов сжатия, адаптивных к изображению в среднем 166
5.2.2.2. Результаты сжатия эталонных и реальных цифровых изображений алгоритмами "статического" сжатия
без потерь 171
5.2.3. Сжатие динамической последовательности изображений. Проверка алгоритмов компрессии/декомпрессии на реальной информации 175
5.2.3.1. Описание стандартного подхода к сжатию, динамической последовательности изображений 178
5.2.3.2. Модифицированный метод сжатия динамической последовательности изображений 181
5.3. Быстрые алгоритмы субпиксельной цифровой реконструкции, основанные на поиске сигналов и изображений с минимальной энергией 188
5.3.1. Реконструкция сигналов с минимальной нормой и минимальной дисперсией 190
5.3.2. Быстрые алгоритмы восстановления изображений на основе критерия минимума дисперсии (двумерный случай) 199
5.3.3. Результаты численного моделирования 202
5.4. Повышение пространственного разрешения цифровых изображений с помощью кругового сканирования 203
Заключение 221
Литература
