Extras din curs
1.1. Prelucrarea de imagini - principii generale.
1.2. Teoria recunoasterii formelor - generalitati.
1.2.1. Principii generale.
1.2.2. Strategii de recunoastere pentru N clase.
1.3. Metode conexioniste în prelucrarea de imagini si recunoasterea de forme.
1.1. Prelucrarea de imagini - principii generale.
Prelucrarea de imagini este un domeniu care îsi pastreaza dinamismul în ciuda trecerii
anilor. Dezvoltarile tehnologice au facilitat accesul unui numar tot mai mare de oameni la aceasta
ramura fascinanta a imagisticii computerizate.
Continutul imagisticii computerizate a fost sintetizat (Fig.1) în lucrarea lui Pavlidis [79],
lucrare fundamentala pentru începuturile prelucrarii de imagini.
Imagine
Descriere
Prelucrare de imagini
Recunoastere de forme Grafica computerizata
Fig. 1. Continutul imagisticii computerizate.
În aceeasi lucrare, Pavlidis propune clasificarea imaginilor în patru clase, astfel:
- Clasa (1) de imagini include imaginile în scara de gri (sau color).
- Clasa (2) de imagini cuprinde imaginile binare (sau cu câteva culori).
- Clasa (3) de imagini include imagini formate din linii si curbe continue.
- Clasa (4) de imagini cuprinde imagini formate din puncte izolate sau poligoane.
Se remarca scaderea complexitatii imaginii odata cu numarul clasei, simultan cu reducerea
semnificativa a volumului de date necesar pentru stocarea lor (Howe[51]).
1. Introducere.
2
Astfel imaginile de clasa (1) sunt cele mai complexe, un exemplu tipic de astfel de imagini
fiind cele de televiziune, obtinute deci cu o camera TV. Imaginile binare contin doar doua nuante,
de obicei alb si negru (sau doar câteva culori în cazul imaginilor color). Clasa (3) cuprinde
imagini si mai simple, adica continând doar linii si curbe având grosimea de un pixel. Imaginile
din ultima clasa sunt cele mai simple, ele fiind formate din puncte izolate sau, în cazul graficii
computerizate, din poligoane care descriu corpul tridimensional a carui reprezentare realista se
doreste în final.
Câteva exemple de imagini din diferite clase sunt date în continuare (Fig. 2):
Clasa (1) Clasa (2) Clasa(3)
Clasa (3) Clasa (4)
Fig. 2. Exemple de imagini din diferite clase.
O taxonomie a domeniului prelucrarii de imagini în corelatie cu grafica computerizata este
propusa în continuare (Fig. 3):
binarizare (segmentare)
1 2 1D 4
3D
3
subtiere contur
extragere contur segmentare curbe
aproximare
interpolare expandare contur
umplere contur refacere
proiectie 1D
reconstructie 2D
proiectie 2D reconstructie 3D
restaurare
îmbunatatire imagini
filtrari
recunoastere
PRELUCRARE IMAGINI
GRAFICA
Fig. 3. O taxonomie a imagisticii computerizate.
Nu au fost reprezentati în diagrama anterioara algoritmii de codare/decodare a imaginilor,
care formeaza un subdomeniu destul de consistent al prelucrarii de imagini.
Îmbunatatirea imaginilor si filtrarile formeaza un domeniu care se ocupa de eliminarea
zgomotelor, îmbunatatirea contrastului, accentuarea muchiilor si detectia de muchii.
Restaurarea imaginilor îsi propune eliminarea distorsiunilor care afecteaza imaginea,
distorsiuni datorate unor fenomene fizice cunoscute, modelate matematic sau estimate.
1. Introducere.
3
Segmentarea imaginilor realizeaza separarea regiunilor uniforme, de interes, din imagine.
Uniformitatea este o notiune generala ea nereducându-se la constanta nivelelor de gri (aceeasi
textura, aceleasi proprietati, etc.). Binarizarea furnizeaza la iesire o imagine de clasa (2), ea
putând fi asimilata unei operatii particulare de segmentare (de exemplu segmentarea cu prag).
Algoritmii de extragere de contur furnizeaza la iesire un contur închis, deci o imagine de
clasa (3). Algoritmii de subtiere de contur realizeaza tot transformarea imaginilor de clasa (2) în
imagini de clasa (3), dar furnizeaza la iesire un graf.
Imaginile de clasa (3) pot fi simplificate în continuare cu algoritmi de segmentare a
curbelor, care furnizeaza localizarea asa-numitele puncte critice si, în plus, parametrii curbelor
care aproximeaza/interpoleaza liniile si curbele din imagine între doua puncte critice succesive.
Se poate remarca ca, practic, se obtine în aceasta faza o descriere extrem de simplificata a
imaginii initiale.
În cazul graficii computerizate, dupa cum s-a mentionat anterior, se pleaca de la o
descriere a imaginii, urmarindu-se în cazul cel mai general, sinteza unei imagini realiste.
Descrierea initiala cea mai des folosita contine o colectie de poligoane împreuna cu conexiunile
dintre ele, ceea ce formeaza asa-numita descriere "cadru-de sârma" (wire-frame).
Preview document
Conținut arhivă zip
- Inteligenta Artificiala.pdf
Alții au mai descărcat și
Proiectul de faţă îşi propune realizarea unei reţele neuronale cu maxim două straturi ascunse (hidden layer-e). Se lansează programul proiect1 şi...
Capitolul 1 Introducere 1.1 Concepte de baza Când s-a vorbit prima data de Inteligenţa Artificială (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul...
I. Obiective 1 De ce utilizarea tehnicilor de IA sunt importante? Inteligenţa artificială este un domeniu important din punct de vedere economic,...
In cadrul Inteligentei Artificiale, problemele de invatare, ocupa un loc aparte. Aceste preocupari se constituie intr-o directie distincta de...
1. Aspecte generale Recunoasterea vorbirii este unul din domeniile prelucrarii de semnal vocal de deosebit interes în momentul de fata. Succesul...
1. ASPECTE GENERALE PRIVIND DOMENIUL INTELIGENTEI ARTIFICIALE Inteligenta artificiala (IA) s-a nascut în urma cu aproximativ 45 de ani, ca domeniu...
1. Scopul lucrării Scopul acestei lucrari este de a prezenta modul in care se pot recunoaste formele geometrice simple (cerc,dreptungi,patrat) in...
Un neuron artificial are mai multe cai de intrare care corespund arborelui dendritic.Neuronul pe care l-am construit are n cai de...
Te-ar putea interesa și
1. Introducere Inteligenţa artificială (IA) este un domeniu care reţine din ce în ce mai mult atenţia economiştilor, managerilor şi celorlalte...
Inteligenţa artificială – Sisteme Expert Inteligenţa artificială reprezintă un domeniu al ştiinţei calculatoarelor care s-a constituit în scopul...
I. SCURT ISTORIC Inteligenţa artificială porneşte de la premisa căreia toate activităţile cognitive pot fi modelate că procese de calcul....
Când s-a vorbit prima data de Inteligența Artificială (AI, Artificial Intelligence) în 1956, totul părea o utopie, un vis prea frumos pentru a fi...
1) Introducere Inteligenta Artificiala 1.1 Ce este inteligenta artificiala? Inteligenţa artificială (IA) este inteligenta maşinii şi ramură a...
1.Prezentare generala: Inteligenta artificiala reprezinta un domeniu al stiintei calculatoarelor care s-a constituit in scopul emularii...
INTRODUCERE Obiectul inteligenţei artificiale este obţinerea de artefacte care să se comporte inteligent, similar unui om. Câteva exemple...
Obiective si contextul actual al temei Când s-a vorbit prima data de Inteligenţa Artificiala(AI-Artificial Intelligence) în 1956,totul părea o...