RU95101764A - Способ анализа изображения текстуры объекта - Google Patents

Способ анализа изображения текстуры объекта

Info

Publication number
RU95101764A
RU95101764A RU95101764/09A RU95101764A RU95101764A RU 95101764 A RU95101764 A RU 95101764A RU 95101764/09 A RU95101764/09 A RU 95101764/09A RU 95101764 A RU95101764 A RU 95101764A RU 95101764 A RU95101764 A RU 95101764A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
window
texture
numbers
indication
input matrix
Prior art date
Application number
RU95101764/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2105351C1 (ru
Inventor
Е.Я. Гуревич
И.Я. Березная
Э.В. Страхович
Н.Б. Ампилова
Original Assignee
Товарищество с ограниченной ответственностью "Информ Инжиниринг"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Товарищество с ограниченной ответственностью "Информ Инжиниринг" filed Critical Товарищество с ограниченной ответственностью "Информ Инжиниринг"
Priority to RU95101764A priority Critical patent/RU2105351C1/ru
Publication of RU95101764A publication Critical patent/RU95101764A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2105351C1 publication Critical patent/RU2105351C1/ru

Links

Landscapes

  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

Способ анализа изображения текстуры объекта заключается в том, что представляют изображение объекта в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует уровню интенсивности/плотности сигнала, генерируемого объектом. Выбирают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, в зависимости от анализируемой текстуры объекта по меньшей мере в два раза меньшим размера входной матрицы чисел. Шаг перемещения окна устанавливают равным размеру окна. Выбирают по меньшей мере один текстурный признак, характеризующий текстуру объекта, и определяют значение выбранного текстурного признака для начального положения окна, а затем для всех окон. Разбивают интервал значений вычисленного по меньшей мере одного текстурного признака по меньшей мере на два подинтервала и каждому подинтервалу присваивают код. Устанавливают для каждого окна на входной матрице чисел принадлежность вычисленного значения текстурного признака соответствующему подинтервалу и кодируют это вычисленное значение текстурного признака кодом соответствующего подинтервала, в результате чего получают выходную матрицу, каждый элемент которой соответствует одному окну на входной матрице чисел. Выбирают по меньшей мере один признак, характеризующий группу элементов выходной матрицы, с одинаковым колом, и вычисляют значение выбранного признака, по которому идентифицируют изображение текстуры объекта.

Claims (1)

  1. Способ анализа изображения текстуры объекта заключается в том, что представляют изображение объекта в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует уровню интенсивности/плотности сигнала, генерируемого объектом. Выбирают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, в зависимости от анализируемой текстуры объекта по меньшей мере в два раза меньшим размера входной матрицы чисел. Шаг перемещения окна устанавливают равным размеру окна. Выбирают по меньшей мере один текстурный признак, характеризующий текстуру объекта, и определяют значение выбранного текстурного признака для начального положения окна, а затем для всех окон. Разбивают интервал значений вычисленного по меньшей мере одного текстурного признака по меньшей мере на два подинтервала и каждому подинтервалу присваивают код. Устанавливают для каждого окна на входной матрице чисел принадлежность вычисленного значения текстурного признака соответствующему подинтервалу и кодируют это вычисленное значение текстурного признака кодом соответствующего подинтервала, в результате чего получают выходную матрицу, каждый элемент которой соответствует одному окну на входной матрице чисел. Выбирают по меньшей мере один признак, характеризующий группу элементов выходной матрицы, с одинаковым колом, и вычисляют значение выбранного признака, по которому идентифицируют изображение текстуры объекта.
RU95101764A 1995-02-06 1995-02-06 Способ анализа изображения текстуры объекта RU2105351C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU95101764A RU2105351C1 (ru) 1995-02-06 1995-02-06 Способ анализа изображения текстуры объекта

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU95101764A RU2105351C1 (ru) 1995-02-06 1995-02-06 Способ анализа изображения текстуры объекта

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU95101764A true RU95101764A (ru) 1996-11-27
RU2105351C1 RU2105351C1 (ru) 1998-02-20

Family

ID=20164616

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU95101764A RU2105351C1 (ru) 1995-02-06 1995-02-06 Способ анализа изображения текстуры объекта

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2105351C1 (ru)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002082377A1 (fr) * 2001-04-09 2002-10-17 Ostankovich Anatoly Alexandrov Procede de determination d'informations image d'organisation fonctionnelle de systeme physique (variantes)
WO2002082309A1 (fr) * 2001-04-09 2002-10-17 Ostankovich Anatoly Alexandrov Procede de determination d'informations image des anomalies d'organisation fonctionnelle de systeme physique (variantes)
RU2234127C2 (ru) * 2002-06-05 2004-08-10 Чеплашкин Валерий Михайлович Способ компьютерного распознавания объектов
RU2321033C2 (ru) * 2003-05-12 2008-03-27 Открытое акционерное общество "ЛОМО" Микроскоп с увеличенной глубиной резкого изображения
SE526226C2 (sv) * 2003-12-19 2005-08-02 Ericsson Telefon Ab L M Bildbehandling
RU2262741C1 (ru) * 2004-06-07 2005-10-20 Томский политехнический университет Способ лазерно-компьютерного макетирования
RU2268493C1 (ru) * 2004-06-24 2006-01-20 Томский политехнический университет Способ лазерно-компьютерного макетирования
RU2339985C2 (ru) * 2006-02-16 2008-11-27 Казанский государственный технический университет им. А.Н. Туполева Способ получения стереопары
RU2385494C1 (ru) * 2008-10-22 2010-03-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский инженерно-физический институт (государственный университет) Способ распознавания изображения текстуры клеток
JP5544764B2 (ja) * 2009-06-09 2014-07-09 ソニー株式会社 画像処理装置および方法、並びにプログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5031227A (en) * 1990-09-27 1991-07-09 Loral Aerospace Corp. Edge enhancement and smoothing in digital images
RU2024939C1 (ru) * 1991-07-08 1994-12-15 Винницкий политехнический институт Способ выделения объекта на изображении и устройство для его осуществления

Also Published As

Publication number Publication date
RU2105351C1 (ru) 1998-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU95101764A (ru) Способ анализа изображения текстуры объекта
DE69132985D1 (de) Leseeinrichtung, die fragmente eines kodes zu einem kompletten kode zusammenfügt
DE60112890D1 (de) Verfahren zur überwachung von dokumenten
DE69229856D1 (de) Adaptives sichtverfahren und -system
CA2298074A1 (en) Method and apparatus for analyzing an ultrasonic image of a carcass
DE2616753A1 (de) Verfahren und vorrichtung zum einlesen von strichkodierten informationen
DE69505890D1 (de) Elektronenstrahlerzeugungsvorrichtung mit einem Gerät mit einer Merzahl von Kaltkathodenelementen, Bilderzeugungsvorrichtung mit einer Vorrichtung und Steuerverfahren des Gerätes
ATE315256T1 (de) Verfahren zur extraktion eines hash-strings
CA2683273A1 (en) Computer network intrusion detection
ATE282860T1 (de) Verfahren und gerät zur bildanalyse
CA2299902A1 (en) Method and apparatus for data compression using fingerprinting
GB8614212D0 (en) Image processing method
DE19806178A1 (de) Verfahren und Anordnung zur Erzeugung binärer Sequenzen von Zufallszahlen
DE69930411T2 (de) Probenanalyse mit mit sukzessivem mengenzeitkode
WO2003060638A8 (en) System, method, and computer program product for real-time shading of computer generated images
Hassan et al. Improving an illumination system in the microscopic imaging of nuclear tracks using light emitting diode
DE69328471D1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Kompression und Expandierung von Punktdaten
DE69801161D1 (de) Verfahren zur Detektion von Coden in zweidimensionalen Bildern
KR920005640A (ko) 화상신호의 전송 및 저장시 데이타의 감축효율을 높이기 위한 부호화방식
SE8402213L (sv) Nmr-avbildningsteknik
DE50100332D1 (de) Vorrichtung und verfahren zum bestimmen eines codierungs-blockrasters eines decodierten signals
CA2157130A1 (en) Compiling device and compiling method
DE3582150D1 (de) Mustererkennungseinrichtung mit mustervergleichung in geneigten parallelogrammfoermigen bloecken, deren breiten von den laengen von eingeordneten referenzmustern abhaengen.
Amigó et al. On the number of states of the neuronal sources
RU98113270A (ru) Способ глаз-процессорной обработки изображений и оптико-электрическое устройство для его реализации