Технология обработки изображений и распознавания образов - Программирование, компьютеры и кибернетика дипломная работа

Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Технология обработки изображений и распознавания образов

Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Технические характеристики системы видео контроля
Число обслуживаемых камер блоком VideoADCtr.
Число блоков VideoADCtr, подключенных к одному порту концентратора VideoHUB.
Число камер в системе определяется необходимой частотой опроса камер и характеристиками каналов связи.
Режим высокого разрешения (точек в строке*число строк)
Режим низкого разрешения (точек в строке*число строк)
Время хранения видео определяется объёмом жесткого диска, числом камер, частотой записи и размером выделенных областей.
24 часа * одна камера * полный кадр
· по витой паре на расстояние до 1000 метров
· по коаксиальному кабелю на расстояние до 1000 метров
· по оптоволоконному кабелю на расстояние до 1000 метров
Режим работы необслуживаемый, непрерывный, круглосуточный.
Как уже отмечалось, исходное изображение представляет собой матр ицу яркостей IM (i, j) размерностью M x N (i = 1,2…M; j = 1,2…N; 0<= IM (i, j) <= IMAX). Где M - вертикальные (высота), а N - горизонтальные (ширина) размеры изображения в пикселях, IMAX - максимально возможное для данного представления значение градаций серого. Для определенности будем считать, что более ярким точкам изображения соответствует и большее числовое значение яркости. Это соответствует тексту, написанному белыми символами на черном фоне. Если исходное изображение IM1(i, j) получено для случая черных символов на белом фоне, что наиболее типично для текстовых документов, то для работы алгоритмов сегментации оно должно быть преобразовано к рассмотренному выше виду. Для осуществления такого преобразования достаточно для каждой точки изображения вычесть ее яркость из максимально возможного значения
Алгоритм сегментации строк основывается на том, что средняя яркость в изображении существенно ниже средней яркости в строке, содержащей номер вагона (приложение 3).
Сначала для всех пиксельных строк исходного изображения находим их средние значения яркости
S_ROW(i) = sumj( IM( i, j)) / N ; j = 1,2…N;
то есть находим массив средних значений яркостей по пиксельным строкам. Затем определяем среднее значение яркости по всему изображению
S_IM = sumi( S_ROW(i)) / M; i = 1,2…M;
Далее необходимо найти в массиве S_ROW(i) те номера строк, для которых значения элементов массива устойчиво превышают среднее значение яркости всей картинки. Очевидно, что пиксельные строки, входящие в изображение номера, должны располагаться подряд. Под высотой строки номера будем понимать разность между индексами начала и конца пиксельных строк, ограничивающих номер. Тогда строка номера начинается с той пиксельной строки, с которой наблюдается устойчивое повышение средней яркости и заканчивается на той пиксельной строке, после которой имеется устойчивое уменьшение средней яркости.
Граница яркости для строки номера, может быть выражена через среднюю яркость всего изображения
где kmp - коэффициент, также подбираемый экспериментально. В нашем алгоритме был выбран kmp = 1,125.
Начало области устойчивого повышения яркости фиксируется, если выполняется следующий комплекс условий:
? яркость текущей пиксельной строки превышает границу smp,
? яркость двух предыдущих пиксельных строк ниже этой границы,
? яркость трех последующих строк выше границы smp
То есть в пиксельной строке с номером i начинается изображение номера если:
(S_ROW(i) > smp) and ( S_ROW(i-1) < smp) and (S_ROW(i-2) < smp) and
(S_ROW(i+1) > smp) and ( S_ROW(i+2) > smp) and (S_ROW(i+3) > smp)
Конец области устойчивого повышения яркости определяется, если выполняется следующие условия;
? было зафиксировано начало области,
? яркость текущей пиксельной строки превышает границу smp,
? яркость последующей пиксельной строки ниже этой границы,
? было зафиксировано начало области,
? яркость трех последующих строк ниже границы smp
То есть в пиксельной строке с номером i заканчивается изображение текстовой строки, если ранее было определено, что строка началась, и выполняются условия:
((S_ROW(i) > smp) and ( S_ROW(i+1) < smp)) or
((S_ROW(i+1) < smp) and (S_ROW(i+2) < smp) and (S_ROW(i+3) < smp))
Работа алгоритма сегментации строк заключается в последовательном просмотре массива средних значений S_ROW и выявлении множества пар индексов пиксельных строк, удовлетворяющих указанным условиям.
Таким образом, в результате работы алгоритма на исходном изображении программа находит индексы начала и конца пиксельных строк номера.[12]
Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени. курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014
Основные цели и задачи построения систем распознавания. Построение математической модели системы распознавания образов на примере алгоритма идентификации объектов военной техники в автоматизированных телекоммуникационных комплексах систем управления. дипломная работа [332,2 K], добавлен 30.11.2012
Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов. презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015
Понятие системы распознавания образов. Классификация систем распознавания. Разработка системы распознавания формы микрообъектов. Алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме, особенности его реализации в программной среде. курсовая работа [16,2 M], добавлен 21.06.2014
Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном. курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014
Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов. дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017
Появление технических систем автоматического распознавания. Человек как элемент или звено сложных автоматических систем. Возможности автоматических распознающих устройств. Этапы создания системы распознавания образов. Процессы измерения и кодирования. презентация [523,7 K], добавлен 14.08.2013
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Технология обработки изображений и распознавания образов дипломная работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Банк Аргументов Для Сочинений Декабрьское
Доклад по теме Принципы теории психоанализа личности
Сочинение Обломов Обломовка Обломовцы
Реферат Первая Помощь При Удушье
Реферат по теме И. П. Мартос. Памятник Минину и Пожарскому
Курсовая работа: Расчет и анализ статистических показателей
Курсовая работа по теме Проблемы уголовно-правовой борьбы с незаконным оборотом наркотических средств, психотропных веществ их аналогов и растений их содержащих статья 228, 228.1 УК РФ
Контрольная Работа На Тему Анализ Использования Основных Производственных Фондов
Создание безотходной технологии в производстве кальцинированной соды
Реферат На Тему Эмоции 4 Класс
Требования К Докторской Диссертации 2022
Сочинение На Тему Дубровский В Моем Понимании
Курсовая работа по теме Структура и заачи Правительства Российской Федерации
Топик: Защита окружающей среды /english/
Топик: International organizations and international co-operation
Курсовая работа по теме Разработка приложения 'Таймер' для отключения компьютера
Курсовая работа по теме Особенности налогообложения физических лиц, не являющихся индивидуальными предпринимателями, в Росси...
Курсовая работа по теме Проектирование холдинговой организационной структуры управления
Мотив Охоты Диссертация
Курсовая Работа Заголовки
Доразведка южного фланга железорудного месторождения "Велиховское" с целью перевода запасов категории "С1" в категорию "В" - Геология, гидрология и геодезия дипломная работа
Финансирование инновационных проектов - Менеджмент и трудовые отношения курсовая работа
Мониторинг образовательных потребностей учащихся 8-9 классов - Педагогика дипломная работа