Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Сети для инвариантной обработки изображений

Сети для инвариантной обработки изображений

Для того, чтобы при обработке переводить визуальные образов, отличающиеся только положением в рамке изображения, в один эталон, применяется следующий прием [91]. Преобразуем исходное изображение в некоторый вектор величин, не изменяющихся при сдвиге (вектор инвариантов). Простейший набор инвариантов дают автокорреляторы — скалярные произведения образа на сдвинутый образ, рассматриваемые как функции вектора сдвига.

В качестве примера рассмотрим вычисление сдвигового автокоррелятора для черно-белых изображений. Пусть дан двумерный образ S размером p?q=n. Обозначим точки образа как sij. Элементами автокоррелятора Ac(S) будут величины

, где sij=0 при выполнении любого из неравенств i < 1, i > p, j < 1, j > q. Легко проверить, что автокорреляторы любых двух образов, отличающихся только расположением в рамке, совпадают. Отметим, что aij=a-i,-j при всех i,j, и aij=0 при выполнении любого из неравенств i < 1-p, i > p-1, j < 1-qj > q-1. Таким образом, можно считать, что размер автокоррелятора равен p?(2q+1).

Автокорреляторная сеть имеет вид


(11)

Сеть (11) позволяет обрабатывать различные визуальные образы, отличающиеся только положением в рамке, как один образ.

Оглавление книги


Генерация: 0.313. Запросов К БД/Cache: 3 / 1
поделиться
Вверх Вниз