обработка изображений

Введение в цифровую обработку сигналов и изображений, Критерии качества изображений и погрешности их дискретного представления, Сойфер В.А., Сергеев В.В., Попов С.Б., Мясников В.В., Чернов А.В., 2006.  

Прежде чем приступить к выработке критериев и методов оценки качества изображения, необходимо выбрать цветовую модель. Наиболее удобной представляется модель RGB по нескольким причинам: эта модель достаточна проста как для понимания, так и для математического описания; она применяется во многих технических устройствах и, при необходимости, преобразуется в другие цветовые модели; она близка к представлениям о природе чувствительности к цвету человеческого глаза. Качество изображения оценивается разными способами и в связи с различными задачами. В этом учебном пособии представлены наиболее часто используемые показатели качества изображений, рассматриваются вопросы оценки погрешности дискретного представления изображений. Пособие предназначено для подготовки студентов по направлениям «Прикладная математика и информатика», «Прикладные математика и физика», «Биотехнические и медицинские аппараты и системы».

Теория и практика цифровой обработки изображений, Дистанционное зондирование и географические информационные системы, Лурье И.К., Косиков А.Г., 2003.

В учебном пособии, разработанном по магистерской программе 510825 "Дистанционное зондирование и географические информационные системы", изложены основные теоретические положения получения, предварительной обработки аэрокосмических снимков и компьютерной классификации объектов, отобразившихся на снимках. Рассматриваются основные типы систем получения изображений земной поверхности, классификация снимков по параметрам разрешения, способы улучшения яркостных свойств изображений, геометрической коррекции и трансформирования в выбранную систему координат, методы создания производных признаков, контролируемой и неконтролируемой классификации объектов, алгоритмические процедуры географического анализа с использованием снимков. Пособие может быть полезно для студентов и аспирантов-географов, преподавателей, а также специалистов, работающих в области наук о Земле, заинтересованных в использовании аэрокосмических снимков в своих исследованиях.

Новейшие методы обработки изображений, Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А., Пахомов А.А., Герман В.А., 2008.

В монографии впервые систематически рассмотрены и обобщены разработанные авторами новые направления в приложении теории обработки искаженных и малоконтрастных изображений к актуальным задачам радиофизики, астрономии, оптики и радиолокации. Монография состоит из двух частей. В первой части на основе аппарата целочисленной меры Лебега проведен теоретический анализ однозначности восстановления одномерных сигналов и изображений по неполной информации об их Фурье-спектрах. Построены модели на основе использования преобразования Гильберта для связи между модулем и фазой в двумерном случае. При отсутствии условий аналитического решения задач применяются методы проекций на выпуклые множества. Во второй части приведены полученные на основе аппарата дробной меры и дробной размерности результаты фрактального подхода к обработке сверхслабых сигналов и малоконтрастных изображений. Применяются методы моделирования на основе скейлинга и распределения с «тяжелыми хвостами». Эффективность методов фрактальной фильтрации широко иллюстрируется примерами. Изложены принципы синтеза фрактальных обнаружителей.

Получение и обработка изображений на ЭВМ, Учебно-методическое пособие, Старовойтов В.В., Голуб Ю.И., 2018.  

Цель данной книги – систематизация основных понятий и способов формирования цифровых изображений, а также основ их цифровой обработки. В пособии кратко описываются некоторые понятия, которые пока не вошли ни в один учебник (например, получение гиперспектральных изображений); приведены примеры решения прикладных задач, в основе которых лежит последовательное применение описанных методов. Книга написана на базе проводимых авторами лекционных и практических занятий по обработке цифровых изображений. Ориентирована на студентов, магистрантов и аспирантов, обучающихся информатике.