Mô hình và cách biểu diễn không gian màu đồng dạng trong ảnh bức xạ kế tự quét đa phổ điện

Phép đo màu

Metamers và không gian thị giác chủ quan)

Thật không may, kể từ khi những ti vi ban đầu được thực hiện, màu sắc tương ứng không phù hợp với các chức năng mà chúng không có.Điều này có nghĩa là các bộ lọc đã được sử dụng trong máy quay tivi chỉ là một bộ lọc gần lý tưởng.Các bộ lọc thường thu được bằng cách đơn giản xén bớt các phần của bộ lọc lý tưởng với sai lệch dưới 0.Phần này giới thiệu một lỗi mà không thể được sửa bởi bất kỳ sự xử ly sau nào.

Hiệu quả của sự chiếu sáng)

6 Lấy mẫu của tín hiệu màu và Cảm biến

Thiết bị cân chỉnh màu I / O

Trong Phần 2, chúng ta đã thảo luận sơ sơ, kiểm soát quy mô tạo ra màu xám.Tại đây, một phương pháp tiếp cận hình thức hơn để cân chỉnh giá trị sẽ được xác định.Chúng ta có thể áp dụng phương pháp tiếp cận này để xem xét đơn sắc hình ảnh do chỉ có một băng tần,tương ứng với Y kênh CIE.Để mô tả toán học giá trị màu sắc cân chỉnh,chúng ta cần phải xem xét các mối quan hệ giữa các màu sắc không gian xác định bởi các thiết bị kiểm soát sản lượng và giá trị của không gian phép đo màu xác định bởi các CIE. Hiện nay, máy in và các nhà xuất bản không sử dụng CIE giá trị cho in ấn,nhưng xét đoán chất lượng của các bản in của họ do chủ phương pháp.Vì vậy, đó là không thể xác định nhiều hình ảnh các giá trị cho các nhà xuất bản của cuốn sách này.Chúng tôi có phải dựa vào kinh nghiệm của công ty để sản xuất hình ảnh có chữ tín sao chép từ những người đóng góp.Tất cả các nỗ lực đã được thực hiện để sao chép những hình ảnh như một cách chính xác nhất có thể.Các định dạng hình ảnh tiff cho phép các đặc điểm kỹ thuật của giá trị CIE,và các hình ảnh được xác định bởi những giá trị có thể được tìm thấy trên trang web ftp, ftp.ncsu.edu trong thư mục pub / hjt / calibration.Ngay cả trong định dạng tif, các vấn đề phát sinh vì lượng tử đến 8 bit.

8.Tóm tắt và viễn cảnh trong tương lai

13, có thêm chứng minh sự cần thiết phải cân chỉnh.Một thảo luận về cân chỉnh thử nghiệm này được tìm thấy ở [21].

Tham khảo

1 Giới thiệu

Mặc dự khụng cú sự rừ ràng trong việc xử lý hỡnh ảnh thụng dụng mà cỏc phương phỏp thống kê là cách để đi xa như phân đoạn hình ảnh có liên quan, khối lượng và tính đa dạng của các ấn phẩm có vẻ chắc chắn để cho thấy rằng chúng là một lựa chọn phổ biến.Một ví dụ để minh họa cỏc điểm.Xem xột cỏc bức hỡnh trong Hỡnh.2. Rừ ràng là ở mỗi bức trong số những hình ảnh bao gồm bốn khu vực mô tả đồng đều,liên tục ranh giới không gian,và điểm ảnh tới mỗi khu vực thể hiện một kết cấu phổ biến.Vì vậy, trở thành câu hỏi.Làm thế nào, một đại diện như thế nào, nhận dạng, và các mô hình không gian liên tục / mà có thể có mối quan hệ giữa các điểm ảnh mà mang kết cấu phổ biến?Đây không phải là câu hỏi atrivial, bởi vì hai khối của các điểm ảnh hoàn toàn khác nhau các phần của hình ảnh cuộc triển lãm tháng năm cùng một loại hỡnh phõn phối mà làm cho chỳng khụng rừ ràng.Ngược lại, nếu kiểm tra một số liệu thống kê khác hơn và có nghĩa là các khối khác nhau,các kết cấu điểm khác nhau giữa hai khối trở nờn rừ ràng hơn.Phần cũn lại của chương này được dành riờng để mụ tả một số những số liệu thống kê "khác" và vai trò của họ trong phân đoạn hình ảnh.

3 Thống kê phân đoạn hình ảnh

4 thống kê hình ảnh phân đoạn

Phân đoạn hình ảnh trên không

(màu xanh),rừng (trong màu vàng),các con đường chính (trong màu xám),và mọi thứ khác (trong đen).Những hình ảnh trên không cho biết một số lượng đáng kể các thay đổi trong khu vực của tính từ thời gian bản đồ cũ đã được đầu tư xây dựng.Đặc biệt chú ý là mới phát triển của một mạng lưới đường phía nam của các quốc lộ, trong một lĩnh vực mà được sử dụng màu nâu lớn là một lĩnh vực cây trồng.Ý tưởng là để sử dụng những hình ảnh trên không mới 1993 để cập nhật hoặc sửa bản đồ cũ 1987.Con người điều hành kiểm tra các hình ảnh trên không và chọn một bộ sưu tập của vùng tương ứng với đồng phân đoạn khác nhau của hình ảnh.Bằng cách sử dụng của các pixel với các vùng như là một mẫu đào tạo, một thống kê củaphân đoạn ảnh trên không có ảnh hưởng;Việc phân đoạn các kết quả cũng hiển thị trong Hình.7.Khu vực trong bản đồ cũ là so với phân đoạn của các hình ảnh mới, và nơi chứa chúng cũng khác nhau,các bản đồ cũ được cập nhật hoặc sửa chữa.Các kết quả bản đồ mới được hiển thị Hình. (1).Cụ thể,với mỗi khu vực đa giác đồng đều được các nhà điều hành chọn trong các hình ảnh trên không,các số liệu thống kê Gaussian được tự động tính.Với những số liệu thống kê, một mô hình của các mật độ điểm ảnh có thể dao động trong trong đa thức sau.

Phân đoạn cho hình ảnh nén

Tham chiếu [16] mô tả là một phương pháp thống kê phân đoạn hình ảnh, đặc biệt là pác thảo cho các đối tượng dựa trên mã hóa của hình ảnh và video.Cho 1 hình ảnh đầu tiên được chia. Nếu kí hiệu g trong biểu thức là của khối bất kì, sau đó là một phép chiếu từ g tới f sẽ tương ứng với một đối tượng dựa trên phân đoạn của f.Tham khảo [16] theo đồ thị ước tính từ g tới f, nơi mà trước khi pdf.

5 Thảo luận

Một truy vấn cơ sở dữ liệu cung cấp các hình ảnh của một ứng dụng có một điều quan trọng đầu tiên của một đối tượng để được phân đoạn từ một hình ảnh là dễ dàng có sẵn.Một người sử dụng có thể cung cấp cho một đối tượng tiêu biểu của quan tâm - những khoảng hình dạng, màu sắc, và kết cấu - và yêu cầu tất cả các cơ sở dữ liệu,để lấy các hình ảnh có chứa các đối tượng. Số lượng các biến có liên quan trong vấn đề thay đổi tùy theo chiều của tên miền không gian trước khi các tệp pdfs.Ví dụ, các thủ tục MAP dự toán phân đoạn trong thiết bị của một ứng dụng có liên quan ba vấn đề tối ưu hóa tham số, trong khi dự toán MAP thủ tục trong phân đoạn nén áp dụng cho hình ảnh có một liên kết 64 x 64 tối ưu hóa tham số vấn đề.Chức năng để có được tối đa đối với những biến thường được nonconcave và chứa nhiều địa phương Maxima.Điều này chỉ ra rằng rất đơn giản độ chênh lệch dựa trên tối ưu hóa các thuật toán có thể không được tuyển dụng,vì chúng nghiêng để hội tụ đến một vùng (như ngược với toàn cầu) Maxima.Phương pháp thống kê cho hình ảnh phân đoạn phù hợp với nhiều thuật toán cho địa chỉ đa tối ưu hóa các vấn đề như vậy.Tham chiếu danh sách mà sau phần này có chứa một số biệt ví dụ: [12] chứa các điều kiện tham số được lặp tối đa (ICM) thuật toán; [9,13,18] ngẫu nhiên chứa một thuật toán lấy mẫu vi gọi là Gibbs (một thủ tục được mô phỏng ANNEALING.); [2] chứa một thuật toán bước nhảy khuêch tán ngâũ nhiên,và cuối cùng, [20] multiresolution chứa một thuật toán.Đối với một ứng dụng, luôn luôn xuất hiện để có được một "thuật toán thích hợp nhất'', mặc dù bất kỳ của toàn cầu hiện có khái niệm tối ưu hóa các thuật toán có thể được tuyển dụng.

Acknowledgment

Derin, “Unsupervised segmentation của ồn và textured hình ảnh bằng cách sử dụng mô hình Markov ngẫu nhiên lĩnh vực:’ Comput.Vis. Chellappa, “Hai chiều Discrete Số nguyên tố Gauss-Markov ngẫu nhiên cho các lĩnh vực chế biến hình ảnh:’ Tiến trình ở trong Mẫu Công nhận,L.

Kỹ thuật cho phân loại và segmentation kết cấu băng dải

2.Chức năng Gabor

Có hai phương pháp tiếp cận để tránh những vấn đề này:sự xử lí trước hình ảnh hoặc sửa đổi những chức năng Gabor.Mỗi hình định mức để có một tiêu chuẩn cường độ trung bình tương phản và chính xác cho interimag,nhưng không chỉ intraimage mà còn các biến thể.Thay thế các phương pháp hình ảnh của việc xử lí trước được yêu cầu phải đền bù cho intraimage các biến thể,chẳng hạn như xử lí điểm logarithmic [3],hoặc định mức. Trong tên miền tần số không gian Cartesian, các biến dạng -3 dB của mẫu Cartesian là một ellipse,trong khi có một mẫu polar hẹp hơn phản ứng từ ω thấp và một phản ứng rộng lớn tại vùng ω cao.Khi sắp xếp như là "hoa petals" (được phân phối bằng nhau dọc theo một vòng tròn tập trung tại các nguồn gốc),các mẫu polar cho phép đồng bộ bảo hiểm cho các chi tiết của các tần số tên miền,với ít chồng chéo nhau ở tần số thấp và nhỏ hơn khoảng trống ở tần số cao.Các mẫu Polar đơn là thích hợp hơn cho phân tích bất biến xoay chiều từ các phản ứng khác nhau như là một Gaussian với luân phiên.Các hình thức Cartesian khác nhau với xoay vòng trong một cách phức tạp hơn,giới thiệu một trở ngại để xoay bất biến và phân tích biện chứng.

3.Những đặc điểm vĩ mô điển hình

4 Các mô hình kết cấu

Trong khi vi tính năng có thể được sử dụng để đại diện cho một mẫu kết cấu, vi tính năng được không gian địa lí và không characterize thuộc tính kết cấu toàn cầu.Ví dụ, xem xét các kết cấu trong Hình.2.Hầu hết các mẫu trong không gian phía trên bên phải và thấp hơn bên trái của đoạn A sẽ được phân loại như vi tính năng B.Hơn nữa, FDA, fDF, và fDy được luân phiên phụ thuộc, làm cho chúng không cho phân loại xoay tròn bất biến. Đối với phân loại, cao hơn một mô hình bắt nguồn từ các tham số mô hình vi mô, μft và Cft.Ví dụ, cho hai kết cấu hiển thị trong Hình.2, các tiêu chuẩn độ lệch của fDA, fDF, fDY cung cấp thông tin phân biệt đăm bảo không có sẵn trong vi tính năng của chúng.Một kết cấu vĩ mô của các tính năng được định nghĩa để được F = [FCA FCF FCY FAM FFM FYM FDMA FDMF. hướng.Trong khi fDA, fDF, và fDY được luân phiên phụ thuộc, không phải là phương sai của họ.Có nghĩa là hướng của FDA, fDF, và fDY đang có trong tự nhiên và không được sử dụng như các tính năng phân loại.Vì đơn giản, offdiagonal covariances không được sử dụng, mặc dù họ có thể chứa các thông tin hữu ích. Dự kiến giá trị đang có dự kiến đón ra sân bay bằng cách sử dụng và có ý nghĩa khác nhau của một kết cấu của mẫu vi tính năng. Với mục đích của phân loại, một kết cấu t được mô tả như là một véc tơ có giá trị Gaussian ngẫu nhiên F với các chức năng điều kiện mật độ xác suất. Các tham số μFt và CFt, ước tính từ số liệu thống kê trên M mẫu cho mỗi kết cấu t:. Trong đó Fm là ước tính của F dựa trên mẫu m của kết cấu t. Kết quả Thử nghiệm. checkerboard)đã được sử dụng để ước lượng các tham số mô hình (có nghĩa là phương sai và các tính năng của vĩ mô) cho từng loại hình cao, trong khi một nửa khác đã được sử dụng như thử nghiệm mẫu bệnh phẩm.Tính năng được trích ra từ tất cả các subimages trong một cách giống hệt nhau.Để làm giảm hiệu quả của bộ lọc lấy mẫu tại tần số cao, gây ra bởi luân phiên, các ước lượng tham số của mô hình đã được dựa trên các tính năng của tại subimages từ tất cả các phép quay trong nhóm đầu tiên của hình ảnh. Các lỗi trong các dự đoán cao năng lực trong các điểm ảnh lân cận các địa điểm được sử dụng để tính các xác suất {(P (s,θ)}.Ví dụ, một lỗi lớn dự đoán là một trong một số ngụ ý hướng cao hơn một suất cho tìm kiếm hướng trong khu vực ranh giới đó.Vì vậy, tại mỗi địa điểm, chúng ta có {[E (x,. θ), P (x, θ), P (x,θ + π )]|0≤θ≤π}.Từ những hệ thống đo lường, cạnh một luồng là véc tơ đầu tư xây dựng có chiều hướng đại diện cho dòng chảy dọc theo hướng mà một ranh giới có thể được tìm thấy,và có cường độ là một ước tính của tổng số năng lực cạnh dọc theo hướng đó.

7 Hình ảnh phản hồi sử dụng kết cấu

(37).Đo sự tương tự giữa hai mẫu kết cấu tính năng trong không gian là một vấn đề quan trọng trong hình ảnh phản hồi.Một mạng lưới nơ-ron lai thuật toán đã được sử dụng để tìm hiểu này tương tự như vậy, và xây dựng một kho cao thuận lợi cho rằng sẽ nhanh chóng tìm kiếm và tải về.Hình 7 và 8 hiển thị hai ví dụ do kết quả truy vấn, mà các yếu tố đầu vào cho công cụ tìm kiếm được một hình ảnh khu vực, và hệ thống đã được hỏi để tải đang tìm kiếm các mẫu tương tự trong cơ sở dữ liệu hình ảnh.

8 Tóm tắt

(a) phiên bản được lấy mẫu của ảnh chụp trên không mà từ đó các truy vấn được bắt nguồn.(b) Một phân giải đầy đủ chi tiết của khu vực sử dụng cho các truy vấn.Chứa một khu vực phát triển nhà ở. (c) - (e) Các lệnh ba kết quả tốt nhất của các truy vấn.Đường đen cho biết các ranh giới của các khu vực đã được tải về.Các kết quả khác nhau đến từ ba tấm ảnh trên không được chụp trong cùng một năm như là hình ảnh được sử dụng cho truy vấn.