Читать онлайн «Основы теории обработки изображений: Сборник лабораторных работ»

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ Сборник лабораторных работ для студентов специальности “Прикладная математика” Составитель В. Р. Крашенинников Ульяновск 2005  ББК 32. 84 я 7 УДК 621. 391 (076) О–75 Рецензент заведующий кафедрой математической кибернетики и информатики Ульяновского государственного университета доктор техн. наук, профессор И. В. Семушин Основы теории обработки изображений: сборник лабораторных работ/ О–75 Составитель В. Р. Крашенинников. –Ульяновск: УлГТУ, 2004. –35 с. Сборник лабораторных работ составлен в соответствии с программой курса «Основы теории обработки изображений» и предназначен для студентов дневной формы обучения специальности «Прикладная математика» специализации «Обра- ботка изображений» экономико-математического факультета. Сборник охватывает методы описания и имитации изображений, прогноз, обнаружение объектов. Боль- шое внимание уделено адаптивным алгоритмам. Сборник можно рассматривать как приложение к учебному пособию «Основы теории обработки изображений» В. Р. Крашенинникова. Сборник подготовлен на кафедре САПР. Одобрено секцией методических пособий научно-методического совета университета ББК 32. 84 я 7 УДК 621. 391 (076) © В. Р. Крашенинников, составление, 2005 © Оформление. УлГТУ, 2005 2  СОДЕРЖАНИЕ Список сокращений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1. Порядок выполнения лабораторных работ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2. Техника безопасности при выполнении работ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3. Генератор стандартных гауссовских случайных величин . . . . . . . . 5 4. Лабораторная работа № 1 «Имитация изображений и оценка их параметров» . . . . . . . . . . . . . . 5 4. Лабораторная работа № 2 «Оценка изображений» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 5. Лабораторная работа № 3 «Обнаружение сигналов на фоне изображений» . . . . . . . . . . . . . . . . 22 6. Лабораторная работа № 4 «Адаптивное обнаружение сигналов на фоне изображений» . . . . . 28 Библиографический список . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Список сокращений И – изображение КФ – ковариационная функция НКФ – нормированная ковариационная функция, то есть корреляционная функция ОП – отношение правдоподобия ПГ – псевдоградиент, псевдоградиентный ПК – персональный компьютер ПРВ – плотность распределения вероятностей ПСТ – поле случайных точек СВ – случайная величина СКО – среднеквадратическое отклонение СП – случайное поле ФП – функция правдоподобия ФР – функция распределения (вероятностей) 3  ВВЕДЕНИЕ Решение многих проблем науки и практики приводит к необходимости извлечения полезной информации из различного рода многомерных данных, которые, по аналогии с оптическими изображениями, называются многомер- ными изображениями, или просто изображениями (И).