Калибровка цифровых сканерных и кадровых систем.

Калибровка СиК систем осуществляется по одному принципу.

Снимаем эталонный тестовый объект и получаем цифровое изображение объекта. Измеряем координаты сетки крестов полученного цифрового изображения (х_ц,у_ц) и устанавливаем связь между уже известными с высокой точностью координатами (х,у) с помощью полиномов не выше 3 степени.

х=С₀+С₁х_ц+С₂у_ц+С₃х_цу_ц+С₄х_ц²+С₅у_ц²+С₆х_ц² у_ц²+С₇х_ц²у_ц+С₈х³_ц+С₉у_ц³

у= В₀+В₁х_ц+В₂у_ц+В₃х_цу_ц+В₄х_ц²+В₅у_ц²+В₆х_ц² у_ц²+В₇х_ц²у_ц+В₈х³_ц+В₉у_ц³

это уравнение линейное, т.к неизвестными в нем являются коэффициенты С_i, B_i.

Для каждой точки составляется своя система уравнений. Решаем его по способу МНК, полученные коэффициенты сохраняем. При измерении координат точек на снимке, координаты х_цу_цавтоматически будут перевычисляться с учетом ошибок в ху.

При калибровки цифровых камер дополнительно к коэф-м полиномов определяются эл-ты внутреннего ориентир-я х₀у₀f. Необходимо фотографировать пространственный эталон, т.к. по плоскому эталону найти f невозможно Для каждой точки записывается уравнение коллинеарности в которое добавляются C_i B_i_.кт. описывают искажение вносимые дисторсией

8.9 Сжатие инф-и. Кодирование изобр-й. Статистический подход. Код Шеннона –Фано.

Задача кодирования закл-ся в уменьш-и кол-ва инф-и в изобр. для хранения или передачи инф-и по каналам связи. Сущ-т методы кодирования или сжатия инф-и без потери инф-и и с потерей инф-и.

Пусть N×N-размер изобр-я, B-уровни квантования, , где b- количество двоичных разрядов, выделенных для записи изображения. Обычно b= 8 разрядов.

-общее кол-во разрядов, кот. отведено на описание озобр-я размером N×N.

-кол-во всех возможных изобр-й, кот. можно получить на изобр-и размером N×N, квантованным на B уровней.

Ститистический подход в кодир-и изобр-й основан на вероятностных свойствах изобр-я и на том, что практически возникают только определенные виды изобр-я, т.е. вероятность появления какого-либо конкретного изобр-я – неодинакова. И тогда, зная статические св-ва изобр-ий, т.е. возможности появления яркости в том или ином месте изобр-я, позволяет нам сократить кол-во разрядов, кот. нужно выделить для записи изображения. Для того, чтобы это описать, необходимо ввести вероятностную меру, характеризующую изобр-е, эту меру хар-т энтропия.

Энтропия-это численная мера, кот. хар-т степень хаотичности того или иного события.

- энтропия.

Где Pi- это вероятность появления конкретного i-го изобр-я из набора всех возможных изобр-й T.

Возможность статич. кодирования основана на том, что кол-во разрядов, кот. мы выделили намного превышает то, что нам нужно (т.е. энтропию):

Для того, чтобы выполнить оптимальное кодирование необходимо знать вероятность Pi появления каждого изображения. Для задач фотограмметрии (при фотографировании земли, ландшафта) это практически невозможно. Но для др. задач возможно. Разработано очень много методов субоптимального кодирования (почти оптимального), кот. позволяют существенно сократить количество инф-и, без потери инф-и. Наиболее известные коды: Шеннона-Фано и Хаффмена. Оба кода исп-ся для поэлементного яркостного кодирования. Сущность кодирования закл-ся в том, что тем яркостям в изобр-и, кот. имеют большую вероятность появления, отводится меньшее кодовое слово.

Код Шеннона-Фано.Пример.

Пусть изобр-е квантовано на 5 яркостей d1…d5 (d1=256).В двоичной системе 256 займет 8 разрядов, а нам надо записать в меньшем количестве разрядов.

Правило кодирования:

1) все события (у нас 5 событий) разбиваются на 2 группы с примерно одинак. вероятностью;

2) всем элементам 1й гр. присваивается 1я цифра кодового слова-0;

3) всем элементам 2й гр. присваивается кодовая цифра-1;

4) каждая группа делится на 2 подгруппы с примерно одинаковыми вероятностями и повторяется эта же последовательность-0,1.Опять каждая гр. делится на 2 подгр., и так до тех пор, пока не закончатся группы.

яркости	Вероятность	Кодовое слово
d1	0,30
d2	0,25
d3	0,25
d4	0,10
d5	0,10

Примечание: до того, как начинаем деление на группы, события должны быть выстроены в порядке вероятности.

-эффективность хода

где H – энтропия, L – ср. длина кодового слова.

Код Хаффмена- Строится с помощью графиков по следующему правилу:

1) символы располагаются в табл. В порядке убывания вероятности;

2) 2 символа с наим. вероятностью объединяюся в узел кодового дерева;

3) вероятности объединяются, суммируются и приписываются соответ-му узлу;

4) затем объед-ся узлы с наим. вероятностями.

5) ветви деревьев соседних узлов объединяются до тех пор, пока суммарная вероятность не станет 1. для получения кодового слова идут по ветвям дерева в обратном порядке, присваивая левой ветви-1, а прав.-0

6) код каждого символа формируется путем послед-й записи цифр, соотв-х пути данному символу.

8.10 Кодирование с преобразованием. Кодирование с преобразованием-метод, основанный на частотном подходе и спектральном анализе изображений. Основной задачей метода является сжатие инф-и. Сущность метода: выполняется разложение исход. изобр-я Р(х,у) по базисным функциям (x,y,m,n). Базисными функциями могут быть ортогональные тригонометрические функции, используемые в рядях Фурье - sinωox или cosωox. Затем для коэф-в базисных функций вып-ся отбор Q(х,у) -матрица коэф-в, т.е. небольшие коэф-ты отбрасываются и получается новая модель Q'(х,у), в кот. маленькие коэф-ты заменены на 0.Затем ненулевые коэф-ты передаютя по каналам связи (это запись на диск или пересылка через internet) и восстан-ся изобр-е Р'(х,у).

Достоинства метода: 1) коэф. при базисных функциях можно закодировать меньшим числом, чем сама яркость; 2) базис.функ.передавать по каналу связи не надо,т.к. они выч-ся по формулам.

После передачи инф-и происходит восстан-е, при этом м.б. потери инф-и, однако если все частоты были отобраны в соотв-и с задачей, то потеря будет незначит-й.

P(x,y)- исходн.изобр.

- матрица коэффициентов.

- матрица базисной функции ортогонального разложения

Если коэф-т соответствующий базисной фун-ии имеет маленькую величину, то данная базисная ф-ия имеет небольшой вклад в формирование изобр-ия и соответственно ee м-о не передавать.

C целью упрощения решения задачи, а также с целью выделения др.структур, наход-ся в изобр-и, стали исполь-ть разл.виды баз.ф-й.

Базисные функции Уолша. Уолш предложил вместо sin и cos базисные функции задавать на некотором интервале как +1 и -1.

Баз-ая ф-я Уолша размером 8×8 имеет вид:

Базиные функции Хаара. Заданы на интервале z €[0,1]. Для вычисления функции Хаара вводятся доп. Индексы p,q. Базисные ф-и заданы для значений k= 1,2… N= 1. Индексы p и q удовлетворяют следующим значениям: 0 ≤ p ≤n -1, где ; q =0,1; при p≠ 0 1 ≤ q ≤ , .

Тогда базисные функции вычисляются:

Для любого n можно рассчитать базисные ф-ции. При выполнении разложения по базисным ф-м Хаара мы получим изображение в виде: , где H -вычисл-е фун-ии в соот-и с правилами. Тогда полученное ''изображение'' P' будет представлять из себя коэф-ты при соотв-х баз. ф-х Хаара.

Дата добавления: 2015-12-18; просмотров: 179; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 42 43 44 45 464748 49 50 51 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!