LINUX.ORG.RU
ФорумTalks

Обработка изображений, основы


1

2

Посоветуйте книгу по самым основам image processing (обработки изображений), чтоб матан там, алгоритмы, все дела. И какой математический аппарат в основном используется? Наверное аналитическая геометрия нужна... Что ещё?

Учебное пособие «Основы теории обработки изображений» Крашенинников В. Р. Основы теории обработки изображений: Учебное пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2003. – 150 с.

stevejobs ★★★★☆
()

Если совсем коротенько, то для широкого класса эффектов достаточно Google: Convolution .

Sadler ★★★
()

По обработке сигналов что-нибудь

Gvidon ★★★★
()

а что конкретно и как тебе нужно обрабатывать?

Harald ★★★★★
()

Посоветуйте книгу по самым основам image processing

Для начала: У. Прэтт Цифровая обработка изображений.

Далее книжки из Image Processing Research Group: E- books.

«Свежатину» смотри в журналах типа Pattern Recognition and Image Analysis.

И какой математический аппарат в основном используется?

Чаще всего матричный, например: Ярославский Л.П. Введение в цифровую оптику. Книжка написана весьма компактно.

quickquest ★★★★★
()

«Методы компьютерной обработки изображений» под редакцией В.А. Соифера

TarANtuL
()

Смотри лучше слайды по курсам — намного лучше будет введение. На сколько я знаю(достаточно давно не просматривал), все русские книжки по теме _очень_ отстойны.

Мы ведем вот этот курс, он для инженеров http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvcourse/

У нас же курс более для компьютер саинс студентов http://www.cvg.ethz.ch/teaching/2012fall/compvis/

Ну и есть более математический курс http://www.graphics.ethz.ch/teaching/mathfound12/notes.php

Книжка вот эта нормальная http://szeliski.org/Book/

По мат аппарату: линейная алгебра и некоторые методы оптимизации, если говорить про обработку ихображений. Но самое интересное сейчас(уже достоаточно давно) происходит на стыке распазнования образов(pattern recognition) и обработки изображений. А в распозновании образов используется та же линейная алгебра, оптимизация, и еще статистика. Только вот под термином оптимизации черт и кроется: там и дискретная оптимизация, и теория кодирования, и популярный ныне sparce coding(L1-регуляризация).

Удачи.

maggotroot
()

Гонсалес/Вудс. Матан - свёртка, преобразование Фурье, косинусное преобразование, вейвлет-преобразование.

prischeyadro ★★★☆☆
()

А есть ли по обработке и распознаванию изображений какой-нибудь HelloWorld, т.е. простая типовая хорошо объяснённая задача?

ArtMenza
() автор топика
Ответ на: комментарий от ArtMenza

А есть ли по обработке и распознаванию изображений какой-нибудь HelloWorld

HelloWorld по обработке и распознаванию на Delphi.

простая типовая хорошо объяснённая задача?

В image processing более 100500 простых типовых задач, сложность в том, что «нельзя объять необъятное» :)

quickquest ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от quickquest

HelloWorld по обработке и распознаванию на Delphi.

Спасибо)

В image processing более 100500 простых типовых задач, сложность в том, что «нельзя объять необъятное» :)

«Раз пошла такая пьянка - режь последний огурец»)) Может есть подобная задача с использованием пространственного спектра? Типа определить цифры на рисунке или что-то вроде этого.

ArtMenza
() автор топика

Гонсалеса-n-Вудса уже посоветовали?

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от quickquest

сложность в том, что «нельзя объять необъятное»

Поддерживаю. Пока нет задач, сложно сказать, чему больше внимания уделить.

Но стопроцентно надо знать основы матана, тервера и линейки.

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от ArtMenza

Может есть подобная задача с использованием пространственного спектра?

У вышеупомянутого Ярославского есть:
8.2. Локализация точно известного объекта при пространственно-однородном критерии оптимальности: фильтр с нелинейным элементом в Фурье плоскости.

Типа определить цифры на рисунке или что-то вроде этого.

Любой метод, инвариантный к масштабу, сдвигу и повороту, например, первая попавшаяся статья выделения инвариантных признаков изображений с использованием преобразований Радона и Фурье.

quickquest ★★★★★
()
31 марта 2013 г.
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.