2,649 matches
-
-se imaginea IS. Prin segmentare se obține o partiționare a imaginii numerice în submulțimi. Prin atribuirea pixelilor individuali la aceste submulțimi (denumite și clase), rezultă obiecte distincte din scenă prin aplicarea metodei pragului. Astfel, datorită diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, criteriul de segmentare este dat de valoarea nivelului de gri. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel obiect dacă valoarea sa f(i,j) este mai mare decât
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
individuali la aceste submulțimi (denumite și clase), rezultă obiecte distincte din scenă prin aplicarea metodei pragului. Astfel, datorită diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, criteriul de segmentare este dat de valoarea nivelului de gri. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel obiect dacă valoarea sa f(i,j) este mai mare decât un prag. Obținerea unor bune rezultate cu acesta metodă depinde de modalitatea de alegere a pragului, care
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
imaginii, operație denumită în mod clasic filtrare. Din punctul de vedere al metodelor utilizate, putem distinge mai multe tipuri de operații de îmbunătățire: - operații punctuale, prin care se realizează o corespondență de tip pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
operații punctuale, prin care se realizează o corespondență de tip pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
convoluții dintre imaginea inițială și nucleul (masca) operatorului. Opțional, pentru fiecare operator, la finalul convoluțiilor se poate face o segmentare cu prag pentru a obține o imagine binară a hărții muchiilor. Binarizarea imaginii. Datorită existenței diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, se impune aplicarea unui prag (threshold) de transformare a imaginii gri în imagine binarizată alb-negru. Metoda care se utilizează în acest caz, foarte rapidă, este denumită segmentare cu prag și implementează o transformare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
o segmentare cu prag pentru a obține o imagine binară a hărții muchiilor. Binarizarea imaginii. Datorită existenței diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, se impune aplicarea unui prag (threshold) de transformare a imaginii gri în imagine binarizată alb-negru. Metoda care se utilizează în acest caz, foarte rapidă, este denumită segmentare cu prag și implementează o transformare punctuală simplă. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel de interes dacă valoarea
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
pentru modelare și identificare. Pe de alta parte, transformările morfologice pot fi folosite la dilatarea sau reducerea obiectelor, umplerea golurilor, închiderea incluziunilor, netezirea muchiilor, etc. Ele pot fi divizate în două mari categorii: - funcții morfologice pentru imagini în nivele de gri; - funcții morfologice la nivel de bit, care se aplică imaginilor cu un bit per pixel (pixelii obiectului au valoarea 1 iar ai fondului valoarea 0). Imaginile binare (1 bit pe pixel) sunt obținute de obicei prin procedeul numit prag (thresholding
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
la nivelul zonei de interes investigate se bazează pe determinarea intensității luminoase pentru o țintă fixă. Ținta a fost realizată sub formă circulară iar achiziția s-a realizat cu o rezoluție de 8 biți pe pixel permițând 255 nuanțe de gri. Nuanța de gri caracteristică pentru o vizibilitate maximă a fost stabilita la valoarea de 120. Identificarea țintei se realizează prin utilizarea funcției IMAQ Find Circular Edge, care furnizează coordonatele centrului țintei față de originea imaginii achiziționate. Centrat pe aceste coordonate se
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
de interes investigate se bazează pe determinarea intensității luminoase pentru o țintă fixă. Ținta a fost realizată sub formă circulară iar achiziția s-a realizat cu o rezoluție de 8 biți pe pixel permițând 255 nuanțe de gri. Nuanța de gri caracteristică pentru o vizibilitate maximă a fost stabilita la valoarea de 120. Identificarea țintei se realizează prin utilizarea funcției IMAQ Find Circular Edge, care furnizează coordonatele centrului țintei față de originea imaginii achiziționate. Centrat pe aceste coordonate se aplică o funcție
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
factor - determină dificultatea calculului variației) sau Background Correction; - tipul obiectului căutat: Bright Objects sau Dark Objects; - mărimea ferestrei de căutare cu valoare implicită 32X32 pixeli. Pragul local, cunoscut ca și prag local adaptiv, este asemănător pragului global în nuanțe de gri, întrucât amândouă creează o imagine binară prin segmentarea unei imagini în nuanțe de gri (imagine grayscale) în două regiuni: regiunea obiectului și regiunea fundalului. Spre deosebire de pragul global în nuanțe de gri, care clasifică pixelul ca parte a fundalului sau al
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
Dark Objects; - mărimea ferestrei de căutare cu valoare implicită 32X32 pixeli. Pragul local, cunoscut ca și prag local adaptiv, este asemănător pragului global în nuanțe de gri, întrucât amândouă creează o imagine binară prin segmentarea unei imagini în nuanțe de gri (imagine grayscale) în două regiuni: regiunea obiectului și regiunea fundalului. Spre deosebire de pragul global în nuanțe de gri, care clasifică pixelul ca parte a fundalului sau al obiectului pe baza unei singure valori de prag derivată din statistica intensității din întreaga
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
local adaptiv, este asemănător pragului global în nuanțe de gri, întrucât amândouă creează o imagine binară prin segmentarea unei imagini în nuanțe de gri (imagine grayscale) în două regiuni: regiunea obiectului și regiunea fundalului. Spre deosebire de pragul global în nuanțe de gri, care clasifică pixelul ca parte a fundalului sau al obiectului pe baza unei singure valori de prag derivată din statistica intensității din întreaga imagine, pragul local clasifică pixelul pe baza statisticii intensității pixelilor învecinați. Pragul (threshold) local se utilizează într-
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
surface defects, Proc. SPIE, 1994, 2249: 298-307. footnote> și <footnote Chung-Feng Jeffrey Kuo and Te-Li Su, “Gray relational analysis for recognizing fabric defects” Textile Res. J. 73(5), 461-465, 2003 footnote> sunt propuse metode de procesare pe nivele de gri. - Proiectarea și utilizarea sistemelor de inspecție care utilizează matrice de senzori. O arhitectură ce conferă o înaltă rezoluție liniară este dezvoltată de către R. Lepage. Arhitectura prevede utilizarea unui sistem multisenzor <footnote Huart, J. & Postaire, J., Integration of computer vision on
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
care procesează informația în sensul verificării existenței zonelor de discontinuitate anormală. O rezoluție satisfăcătoare poate fi obținută doar prin poziționarea senzorilor optici foarte aproape de materialul analizat. Pentru creșterea vitezei de procesare a informației video aceasta este clasificată pe nivele de gri. Algoritmii folosiți pentru depistarea defectelor de vopsire a materialului textil procesează informația referitoare la zone relativ mari de material pentru detectarea unor eventuali gradienți dați de neuniformitatea tratamentului aplicat. Soluția avută în vedere de proiectul VIRTINS pentru realizarea unui sistem
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
utilizarea unui senzor-cameră color liniar, produs nou apărut pe piață. Algoritmii specifici proiectați și implementați sunt de prelucrare rapidă a datelor și asigură verificarea materialului textil la viteze ridicate de circulație. Fluctuațiile intensității iluminării pot produce variații ale nuanțelor de gri ale matricei datelor de intrare, conducând către defecte false. Soluțiile clasice prevăd introducerea circuitelor de stabilizare și reglare electronică care reduc fluctuațiile la 2%. Proiectul VIRTINS a propus rezolvarea software a acestei probleme prin introducerea blocului de pre-procesare în care
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
suprafață, coordonate centru, proiecție x, proiecție y, orientare) și extrage informațiile din matricea de imagine binară BF(p,q). A doua secvență se adresează caracteristicilor de textură (contrast, valoare medie, entropie, omogenitate) și utilizează aplicarea metodei diferențelor de nivele de gri (GLDM) asupra matricei fk(i,j). Ieșirile secvențelor de extragere a caracteristicilor servesc drept intrare pentru blocul de clasificare neuronală a defectelor. Rutina adaptivă de control permite stabilirea claselor de defecte care se doresc a fi semnalizate pentru an anumit
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
intensitatea medie, care va reprezenta pragul de referință față de care se va determina apariția defectelor mai întunecate sau mai luminoase, ca nivel de intensitate. Rezoluția, ca intensitate a unui pixel, este de 8 biți, ceea ce înseamnă 256 de niveluri de gri. Nivelul 0 corespunde pentru negru iar nivelul 255 corespunde pentru alb. În figura 4.3 este prezentată fereastra interactivă de selectare a ariei rectangulare, pentru care se va determina intensitatea medie a fundalului. După determinarea intensității medii, algoritmul intră automat
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
decât fundalul cât și mai întunecate decât fundalul) a sensibilității de detecție, a dimensiunii minime a defectului, a dimensiunii maxime a defectului, cât și posibilitatea de ignorare a defectelor care ating bordura frame-ului achiziționat. Sensibilitatea este dată în nivele de gri și se referă la abaterea minimă impusă a intensității defectului față de nivelul de referința al intensității medii pentru care acesta se înregistrează. Apariția unui defect la nivel de material este percepută la nivel de algoritm ca o perturbare a matricei
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
-se imaginea IS. Prin segmentare se obține o partiționare a imaginii numerice în submulțimi. Prin atribuirea pixelilor individuali la aceste submulțimi (denumite și clase), rezultă obiecte distincte din scenă prin aplicarea metodei pragului. Astfel, datorită diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, criteriul de segmentare este dat de valoarea nivelului de gri. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel obiect dacă valoarea sa f(i,j) este mai mare decât
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
individuali la aceste submulțimi (denumite și clase), rezultă obiecte distincte din scenă prin aplicarea metodei pragului. Astfel, datorită diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, criteriul de segmentare este dat de valoarea nivelului de gri. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel obiect dacă valoarea sa f(i,j) este mai mare decât un prag. Obținerea unor bune rezultate cu acesta metodă depinde de modalitatea de alegere a pragului, care
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
imaginii, operație denumită în mod clasic filtrare. Din punctul de vedere al metodelor utilizate, putem distinge mai multe tipuri de operații de îmbunătățire: - operații punctuale, prin care se realizează o corespondență de tip pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
operații punctuale, prin care se realizează o corespondență de tip pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
convoluții dintre imaginea inițială și nucleul (masca) operatorului. Opțional, pentru fiecare operator, la finalul convoluțiilor se poate face o segmentare cu prag pentru a obține o imagine binară a hărții muchiilor. Binarizarea imaginii. Datorită existenței diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, se impune aplicarea unui prag (threshold) de transformare a imaginii gri în imagine binarizată alb-negru. Metoda care se utilizează în acest caz, foarte rapidă, este denumită segmentare cu prag și implementează o transformare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
o segmentare cu prag pentru a obține o imagine binară a hărții muchiilor. Binarizarea imaginii. Datorită existenței diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, se impune aplicarea unui prag (threshold) de transformare a imaginii gri în imagine binarizată alb-negru. Metoda care se utilizează în acest caz, foarte rapidă, este denumită segmentare cu prag și implementează o transformare punctuală simplă. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel de interes dacă valoarea
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pentru modelare și identificare. Pe de alta parte, transformările morfologice pot fi folosite la dilatarea sau reducerea obiectelor, umplerea golurilor, închiderea incluziunilor, netezirea muchiilor, etc. Ele pot fi divizate în două mari categorii: - funcții morfologice pentru imagini în nivele de gri; - funcții morfologice la nivel de bit, care se aplică imaginilor cu un bit per pixel (pixelii obiectului au valoarea 1 iar ai fondului valoarea 0). Imaginile binare (1 bit pe pixel) sunt obținute de obicei prin procedeul numit prag (thresholding
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]