Сегментация динамических изображений посредством дискретного преобразования Хартли

Министерство  образования Республики Беларусь

Учреждение  образования

«Белорусский  государственный университет информатики  и радиоэлектроники» 

Факультет компьютерных систем и сетей 

Кафедра программного обеспечения информационных технологий 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Отчет

По лабораторной работе № 1 

по предмету «Методы и средства обработки изображений» 

Тема: «Сегментация динамических изображений посредством дискретного преобразования Хартли» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнил              

Проверил              
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Минск 2011 

     Задача: оценить параметры движения трудноразличимого (скрытного) объекта на искаженном изображении.

     Пусть имеются искаженные кадры  изображения  Искажения обусловлены наличием аддитивного шума , т.е.

     Будем считать, что значения описывающие  шум  являются случайными величинами, не зависящими от координат точек пространства изображения кадра. Например, возможные совмещенные кадры искаженных изображений движущегося объекта имеют вид, как показано на рисунке 1. Два единичных пиксела с координатами и появились на изображениях третьего и четвертого кадров из-за воздействия шумов.

       Рисунок 1 – Искаженные шумом  совмещенные кадры с изображениями движущегося объекта

       Для осуществления понижения размерности  поля признаков рассчитывается функция (вектор) распределения дисперсии  коэффициентов и , где °°, где n – это x или y.

     Далее выполняются ДПХ последовательностей  и . В результате имеем следующие значения спектральных коэффициентов Хартли:

     На  рисунках 2 и 3 показаны графики спектров, отражающие воздействие шумов в частотной области.

Рисунок 2 – Спектр Хартли ** (V*, K*)

Рисунок 3 – Спектр Хартли *y (Uy, Ky)

     Как видно на рисунках, максимальное значение спектральных коэффициентов формируется  на частотах и . Используя формулы:

       и       

     Можно вычислить составляющие скоростей по осям и . Если , () расстояние между пикселами м, частота съемки , то составляющая скорости по оси равна 

     Подобным  образом вычисляется значение составляющей скорости в y-направлении 

     Реальная  физическая скорость объекта :   

     Вывод. Использование ДПХ в задачах сегментации динамических объектов позволяет осуществлять эффективное его выделение. В сравнении с комплексным алгоритмом ДПФ, применение ДПХ для анализа движения объектов дает существенное сокращение количества выполняемых вычислительных операций.