Введение
ГЛАВА 1. Применение модели пирамидальноро описания к текстурным изображениям 12
1.1. Исходные положения 12
1.1.1. Понятие текстуры 12
1.1.2. Однородные и регулярные структуры 14
1.1.3. Тексел 17
1.2. Анализ состояния проблемы анализа текстур 19
1.2.1. Проблема отыскания тексела при определении формы по текстуре 19
1.2.2. Анализ текстур зрительной системой человека 25
1.2.3. Некорректность задач обработки Изображений по Адамару 27
1.2.4. Активное восприятие сенсорной информации 29
1.3. Информационная модель пирамидального описания 3 7
1.4. Цели и задачи 40
ГЛАВА 2. Информационные модели анализа Фекстур
2.1. Особенности применения и-пирамиды с учетом геометрии поля зрения 43
2.2. Формализация стандартных методов анализа сигналов под задачу анализа текстур 46
2.2.1. Обнаружение изображения 47
2.2.2. Различение изображений 48
2.2.3. Оценка параметров изображений 49
2.2.4. Фильтрация изображений 50
2.2.5. Разрешение изображений, как сигнала и Распознавание изображений 50
2.3. Задача обнаружения текстуры 52
2.3.1. Постановка задачи 53
2.3.2. Коэффициент однородности 54
2.3.3. Метод сдвига поля зрения 57
2.3.4. Метод сужения/расширения поля зрения 59
2.3.5. Обобщение методов 62
2.4. Задача выделения и измерения прямоугольного тексела 63
2.4.1. Постановка задачи 64
2.4.2. Информационная модель решения задачи 66
2.4.3. Алгоритм выделения элементарного блока... 67
2.4.4. Количество текселов на планигоне 68
2.5. Выделение границ текстур 71
2.5.1. Постановка задачи 72
2.5.2. Информационная модель решения задачи 73
2.5.3. Алгоритм выделения границ 76
2.6. Выводы 77
ГЛАВА 3. Информационная модель активного управления полем зрения 78
3.1. Тремор поля зрения 78
3.1.1. Понятие тремора 78
3.1.2. Чувствительность планигона 80
3.1.3. Способ повышения чувствительности планигона 81
3.2. Дрейф поля зрения 84
3.2.1. Понятие дрейфа 84
3.2.2. Поиск точки на линии пересечения текстур 85
3.2.3. Выделение линии пересечения текстур 87
ГЛАВА 4. Практическое приложение разработанных методик 92
4.1. Обнаружение пятен на электронно-лучевых трубках 93
4.2. Обнаружение дефектов на движущемся металлопрокате в реальном масштабе времени 95
4.3. Активный многоуровневый видеосенсор 98
Заключение 101
Библиографический список 103
