Вопрос по двумерной фильтрации

Сообщение №3498 от shenon 17 мая 2002 г. 17:31
Тема: Вопрос по двумерной фильтрации

Дано растровое чёрно-белое изображение. На нём можно выделить горизонтальные линии, обработав каждую строку низкочастотным фильтром. Можно выделить вертикальные линии пройдясь вильтром по вертикальным линиям. А как построить фильтр который выделит линии любых направлений? И вообще, не встречал ли кто-нибудь материалов по двумерной фильтрации?


Отклики на это сообщение:

Приветствую!
Начет материалов - чуть позже напишу. Авторов малость
подзабыл.
Но еще хочу предложить некий универсальный подход.
Почитайте что найдете в интернете по нейросетям Фукушимы.
Очень интересная разновидность! Ваши вопросы там
разрешаются наряду с множеством других, весьма непростых.
Это специальная нейросеть, разработанная как модель
биологического зрительного восприятия. Но она может также
решать и задачи подсчета определенных объектов в поле
зрения. Последнее - это к подсчету числа линий определенной
ориентации на плоскости. Ну и т.п.
Короче - рекомендую.

С уважением, *БИОМАССА* :)


> Дано растровое чёрно-белое изображение. На нём можно выделить горизонтальные линии, обработав каждую строку низкочастотным фильтром. Можно выделить вертикальные линии пройдясь вильтром по вертикальным линиям. А как построить фильтр который выделит линии любых направлений? И вообще, не встречал ли кто-нибудь материалов по двумерной фильтрации?

Действительно ли нужно именно горизонтальные и вертикальные линии?
Если нет, то подойдет весовое (ядерное) сглаживание (т.н. непараметрическая регрессия). Здесь уж какие линии выделятся, такие выделятся. Особенно хорош метод тем, что рпименим для любой размерности постранства.
Лично у меня вот под рукой В.Хардле, Прикладная непараметрическая регрессия, М. Мир, 1993
Еще ключевое слово м.б. "ядро Епанечникова" -- это перевернутая парабола.


> зрения. Последнее - это к подсчету числа линий определенной
> ориентации на плоскости.

Вспомнилось, любопытно. Вы успешно в прошлом году справились с подсчетом пересекающихся полос? Помните, рисунок еще загружали?


Приветствую!
Спасибо, что вспомнили. Очень приятно.
Однако, до конца "длины дорожек" с пересечениями не
подсчитываются точно. Обрабатываем изображения
нейросетью Кохонена. Она дает погрешность в 15-20%.
Но медиков и это устраивает. Иногда, конечно, довольно
точно срабатывает. Но это иногда.
Короче, четкого и ТОЧНОГО алгоритма нет. Задача "висит".
А в инженерном плане - вроде бы справился. Судя по
реакции заказчика и "экономическому эффекту".

Удачи!
С уважением, *БИОМАССА* :)


> Дано растровое чёрно-белое изображение. На нём можно выделить горизонтальные линии, обработав каждую строку низкочастотным фильтром. Можно выделить вертикальные линии пройдясь вильтром по вертикальным линиям. А как построить фильтр который выделит линии любых направлений? И вообще, не встречал ли кто-нибудь материалов по двумерной фильтрации?

Посмотрите (выделение линейных примитивов = скрытых линейных компонент)
http://www.cgg.ru/grafic2000/cher/E_vche2.html
Там достаточно много опечаток от перевода в html.
Если заинтересует - можно и "правильный" .pdf


> Обрабатываем изображения
> нейросетью Кохонена. Она дает погрешность в 15-20%.
> Но медиков и это устраивает.
> Короче, четкого и ТОЧНОГО алгоритма нет.

Так почему же обычное сглаживание не используете?
Когда векторизуют топогр. карты, довольно точно получается.
Существуют и пакеты векторизации с наворотами. Даже рос.


Привествую!
Конечно, такие алгоритмы и программы имеются.
Но или стоят уж слишком дорого, или работают ну
очень медленно. По крайней мере из тех, что нам
удалось добыть.
"Кохонен" рассчитывает показатели в весьма удобное
для медиков время, т.е. не более, чем за 20 секунд.
Это им очень нравится.
А вообще - будем конечно и дальше искать. Может вот
разбогатеем - купим транспьютер с геодезическим софтом...
Это из "мечтов" :)))...

С уважением, *БИОМАССА* :)


Физика в анимациях - Купить диск - Тесты по физике - Графики on-line

Реклама:
Rambler's Top100