🗊 Презентация МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Категория: Образование
Нажмите для полного просмотра!
МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №1 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №2 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №3 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №4 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №5 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №6 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №7 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №8 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №9 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №10 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №11 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №12 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №13 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №14 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №15 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №16 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №17 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №18 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №19 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №20 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №21 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №22 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №23 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №24 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №25 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №26 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №27 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №28 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №29 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №30 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №31 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №32 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №33 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №34 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №35 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №36 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №37 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №38 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №39 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №40 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №41 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №42 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №43 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №44 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №45 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №46 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №47 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №48 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №49 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №50 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №51 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №52 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №53 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №54 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №55 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №56 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №57 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №58 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №59 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №60 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №61 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №62 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №63 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №64 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №65 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №66 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №67 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №68 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №69 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №70 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №71 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №72 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №73 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №74 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №75 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №76 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №77 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №78 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №79 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №80 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №81 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №82 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №83 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №84 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №85 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №86 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №87 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №88 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №89 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №90 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №91 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №92 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №93 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №94 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №95 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №96 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №97 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №98 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №99 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №100 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №101 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №102 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №103 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №104 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №105 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №106 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №107 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №108 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №109 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №110 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №111 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №112 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №113 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №114 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №115 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №116 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №117 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №118 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №119 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №120 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №121 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №122 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №123 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №124 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №125 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №126 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №127 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №128 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №129 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №130 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №131 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №132 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №133 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №134 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №135 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №136 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №137 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №138 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №139 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №140 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №141 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №142 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №143 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №144 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №145 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №146 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №147 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №148 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №149 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №150 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №151 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №152 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №153 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №154
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ. Доклад-сообщение содержит 154 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Описание слайда:
МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Слайд 2


Что такое морфология? СПОСОБЫ - эвристики, эксперименты НАУКА МЕТОДЫ - математические модели - формализованные критерии - решения, обладающие...
Описание слайда:
Что такое морфология? СПОСОБЫ - эвристики, эксперименты НАУКА МЕТОДЫ - математические модели - формализованные критерии - решения, обладающие доказанными свойствами - оптимальность МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ - весь комплекс проблем, связанных с получением пространственой инфорамции, включая сенсоры, вычислители и алгоритмы КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ - математические и алгоритмические аспекты машинного зрения МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ЗРЕНИЕ ФОТОГРАММЕТРИЯ МОРФОЛОГИЯ (геометрия простр.распред. данных) (модели данных и процедур)

Слайд 3


Что такое морфология? Термин: Морфология – (1) «наука о форме»; (2) методы анализа изображений, основанные на содержательных яркостно-геометрических...
Описание слайда:
Что такое морфология? Термин: Морфология – (1) «наука о форме»; (2) методы анализа изображений, основанные на содержательных яркостно-геометрических моделях и критериях. Источники: Морфология Серра, Морфология Пытьева. Обобщение 1: Морфологический анализ – схема анализа данных, которая в качестве обязательного этапа предполагает обоснованное (в некотором смысле оптимальное) построение модельного описания гипотетического (скрытого) прообраза наблюдаемых данных (сегментация + реконструкция). Обобщение 2: "Морфология" или "морфологическая система"- это такой формализм анализа данных (изображений), в котором любые образы (изображения) рассматриваются как элементы некоторого пространства (алгебры), любые задачи формулируются в терминах этого пространства, и операции осуществляются над элементами этого пространства (целыми изображениями), а не над отдельными пикселями.

Слайд 4


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №4
Описание слайда:

Слайд 5


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №5
Описание слайда:

Слайд 6


Пример 1. Морфологический анализ Пытьева Сравнение по форме, выделение отличий
Описание слайда:
Пример 1. Морфологический анализ Пытьева Сравнение по форме, выделение отличий

Слайд 7


Морфологический анализ Пытьева
Описание слайда:
Морфологический анализ Пытьева

Слайд 8


Морфологический анализ Пытьева
Описание слайда:
Морфологический анализ Пытьева

Слайд 9


Морфологический анализ Пытьева
Описание слайда:
Морфологический анализ Пытьева

Слайд 10


Морфологический анализ Пытьева
Описание слайда:
Морфологический анализ Пытьева

Слайд 11


Пример 2. Математическая морфология Серра Обработка с учетом формы, выделение деталей
Описание слайда:
Пример 2. Математическая морфология Серра Обработка с учетом формы, выделение деталей

Слайд 12


Математическая морфология Серра
Описание слайда:
Математическая морфология Серра

Слайд 13


Математическая морфология Серра
Описание слайда:
Математическая морфология Серра

Слайд 14


Математическая морфология Серра
Описание слайда:
Математическая морфология Серра

Слайд 15


Математическая морфология Серра
Описание слайда:
Математическая морфология Серра

Слайд 16


Пример 3. Бинарная морфология на базе скелетов
Описание слайда:
Пример 3. Бинарная морфология на базе скелетов

Слайд 17


Бинарная морфология на базе скелетов
Описание слайда:
Бинарная морфология на базе скелетов

Слайд 18


ПРОЕКТИВНОСТЬ
Описание слайда:
ПРОЕКТИВНОСТЬ

Слайд 19


Проекторы как распознающие операторы (М. Павель) Структурный фильтр: процедура преобразования образа к виду, соответствующему заданному классу...
Описание слайда:
Проекторы как распознающие операторы (М. Павель) Структурный фильтр: процедура преобразования образа к виду, соответствующему заданному классу структур. Алгебраический проектор: F(X)=F(F(X))

Слайд 20


Сравнение форм по сложности (Пытьев)
Описание слайда:
Сравнение форм по сложности (Пытьев)

Слайд 21


Морфологический спектр (Maragos)
Описание слайда:
Морфологический спектр (Maragos)

Слайд 22


АЛГЕБРА ИЗОБРАЖЕНИЙ
Описание слайда:
АЛГЕБРА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Слайд 23


Морфологические алгебры Проектор в алгебраическом смысле Проекция образа на образ имеет линейный вид: Pr(A,B)=r(A,B)*B Проекция образа на набор...
Описание слайда:
Морфологические алгебры Проектор в алгебраическом смысле Проекция образа на образ имеет линейный вид: Pr(A,B)=r(A,B)*B Проекция образа на набор образующих представляет собой комбинацию проекций на каждую образующую

Слайд 24


Морфологические алгебры
Описание слайда:
Морфологические алгебры

Слайд 25


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Интерполяционные многочлены Пусть на отрезке [a,b] заданы n+1 опорных (узловых) точек:...
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Интерполяционные многочлены Пусть на отрезке [a,b] заданы n+1 опорных (узловых) точек: ax0

Слайд 26


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Проективная морфология на базе интерполяционных многочленов Проективная морфология:...
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Проективная морфология на базе интерполяционных многочленов Проективная морфология: A=Vk=1..n(akEk), Pr(A,E) = Vk=1..n(Pr(A,Ek)) = Vk=1..n(r(A,Ek)Ek). Морфология на базе интерполяции: A=f(x); E={Ek}={L(xk,x)}; Pr(A,E) = In(x); V=; rk(A,Ek) = f(xk); Prk(A,Ek) = rk(A,Ek)Ek = f(xk)L(xk,x). Ортогональный базис: Ei,EkE, ki: Prk(Ei,Ek)=0, Pri(Ek,Ei)=0.

Слайд 27


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Кусочно-линейная интерполяция функции на отрезке I(x)=f(xi)(x-xi)+f(xi+1)(x-xi+1).
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Кусочно-линейная интерполяция функции на отрезке I(x)=f(xi)(x-xi)+f(xi+1)(x-xi+1).

Слайд 28


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Морфология на базе кусочно-линейной проекции I(x) = i f(xi)L(xi,x), L(xi,x) =...
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Морфология на базе кусочно-линейной проекции I(x) = i f(xi)L(xi,x), L(xi,x) = {(x-xi-1)/(xi-xi-1): x[xi-1,xi]; (x-xi+1)/(xi-xi+1): x[xi,xi+1]; 0: x[xi-1,xi+1]}. Вид опорной функции:

Слайд 29


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Вид опорной функции L(xi,yi,x,y) = {0: (x,y)P(xi,yi);...
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Вид опорной функции L(xi,yi,x,y) = {0: (x,y)P(xi,yi); ((x-xj)(y-yk)-(y-yj)(x-xk))/((xi-xj)(yi-yk)-(yi-yj)(xi-xk)):(x,y)TijkP(xi,yi)}.

Слайд 30


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Проективная морфология на базе двумерной кусочно-линейной интерполяции: I(x,y) = i...
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Проективная морфология на базе двумерной кусочно-линейной интерполяции: I(x,y) = i f(xi,yi)L(xi,yi,x,y), A=f(x,y); E={Ek}={L(xk,yk,x,y)};Pr(A,E) = I(x,y); V=; rk(A,Ek) = f(xk,yk); Prk(A,Ek) = rk(A,Ek)Ek = f(xk,yk)L(xk,yk,x,y).

Слайд 31


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Морфологический коэффициент корреляции: K(g,f) = min(||Pr(g,f)||,||g||) /...
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Морфологический коэффициент корреляции: K(g,f) = min(||Pr(g,f)||,||g||) / max(||Pr(g,f)||,||g||), Pr(g,f) = i g(xi,yi)L(xi,yi,x,y) «Форма» двумерной функции: Z={i aiL(xi,yi,x,y): aiR}, {(xi,yi)}=lextr2(f(x,y)), lextr2(f(x,y)) – множество локальных экстремумов кусочно-линейной функции f(x,y).

Слайд 32


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Сравнение по форме: Проекция на сходную форму
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Сравнение по форме: Проекция на сходную форму

Слайд 33


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Сравнение по форме: Проекция на отличающуюся форму:
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Сравнение по форме: Проекция на отличающуюся форму:

Слайд 34


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Форма двумерной функции
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Форма двумерной функции

Слайд 35


Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Сравнение по форме двумерных функций
Описание слайда:
Пример. Проективные морфологии на базе методов интерполяции Сравнение по форме двумерных функций

Слайд 36


ПРОСТРАНСТВО РАЗЛОЖЕНИЙ
Описание слайда:
ПРОСТРАНСТВО РАЗЛОЖЕНИЙ

Слайд 37


Проективные морфологические разложения Проективные морфологические разложения Использование морфологических разложений образов в качестве признаковых...
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Проективные морфологические разложения Использование морфологических разложений образов в качестве признаковых описаний этих образов является обоснованным. Отсюда и все полезные практические свойства таких разложений.

Слайд 38


Проективные морфологические разложения Типы морфологических разложений Условие разложимости:  E: Pr(A,E) = Vk=1..n(Pr(A,Ek)) = Vk=1..n(r(A,Ek)Ek)
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Типы морфологических разложений Условие разложимости:  E: Pr(A,E) = Vk=1..n(Pr(A,Ek)) = Vk=1..n(r(A,Ek)Ek)

Слайд 39


Проективные морфологические разложения
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения

Слайд 40


Проективные морфологические разложения
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения

Слайд 41


Проективные морфологические разложения Морфологический анализ изображений Переход от образов к изображениям (двумерным функциям): Введем пространства...
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Морфологический анализ изображений Переход от образов к изображениям (двумерным функциям): Введем пространства параметров изображения P и разложения Q: AA(p); EkEk(p)(p,q); EE(p,q). Морфологические разложения изображений: Морфо-геометрическая проекция: Pr(A(p),E(p,q))=VqQ(A(q)(p,q)). Морфо-геометрическое разложение: dec(A(p))=A(q): (P)(Q). Проекция разложения на разложение: Pr(A(q),B(q))=r(A(p),B(p))B(q). Нормированный коэффициент линейной корреляции разложений: K(A(q),B(q)) = ||Pr(A(q),B(q))||/||A(q)||.

Слайд 42


Проективные морфологические разложения Морфологический анализ изображений Фильтрация изображений с использованием разложений:
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Морфологический анализ изображений Фильтрация изображений с использованием разложений:

Слайд 43


Проективные морфологические разложения Морфологический анализ изображений Структурное сравнение изображений (обобщение методики Ю.П. Пытьева)...
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Морфологический анализ изображений Структурное сравнение изображений (обобщение методики Ю.П. Пытьева) Структурный проектор = Морфологический фильтр, применяемый к образу A, область пропускания которого согласована с образом B. Характеристический базис образа B: E(B)={(bk)Ek, EkE}, (x)={0, если x=0; 1 – в противном случае}, где E –исходный базис, (x) - индикатор структурной связи. Морфологическая проекция образа A на модель образа [B]: Pr(A,[B]) = Vk=1..n(ak(bk)Ek) = Pr(A,E(B)). Морфологическая проекция разложений: Pr(a,[b]) = Pr({ak},[{bk}]) = {ak(bk)}. Структурный морфологический коэффициент корреляции: Kстр(A,B)= ||Pr(a,[b])|| / ||a||, где A,B; a=dec(A),b=dec(B), со стандартными свойствами: (a) 0  Kстр(A,B)  1; (b) Kстр(A,A) = 1; (c) Kстр(A,B) = 0  Pr(A,[B]) = . Класс морфологически эквивалентных структур: В={X: Kстр(X,B)=1}. Отношение «более простой/более сложный по структуре»: (Kстр(A,B) = 1, Kстр(B,A) < 1)  («A сложнее B», «B проще A»).

Слайд 44


Проективные морфологические разложения Конструирование алгоритмов обнаружения объектов Обнаружение объектов с использованием разложений:
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Конструирование алгоритмов обнаружения объектов Обнаружение объектов с использованием разложений:

Слайд 45


Проективные морфологические разложения Морфологические операторы сегментации и сжатия данных Морфологическая сегментация на базе проективных...
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Морфологические операторы сегментации и сжатия данных Морфологическая сегментация на базе проективных разложений

Слайд 46


Проективные морфологические разложения Проективная сегментация без потерь
Описание слайда:
Проективные морфологические разложения Проективная сегментация без потерь

Слайд 47


МОДУЛЬНОСТЬ (в поисках нетривиального описания)
Описание слайда:
МОДУЛЬНОСТЬ (в поисках нетривиального описания)

Слайд 48


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №48
Описание слайда:

Слайд 49


Способ описания: Преобразование Хафа и GHT
Описание слайда:
Способ описания: Преобразование Хафа и GHT

Слайд 50


Модульные проективные морфологии
Описание слайда:
Модульные проективные морфологии

Слайд 51


Монотонные проективные морфологии на базе преобразования Хафа и GHT H-открытие - объединение проекций изображения A(p) на отдельные прямые линии:...
Описание слайда:
Монотонные проективные морфологии на базе преобразования Хафа и GHT H-открытие - объединение проекций изображения A(p) на отдельные прямые линии: Pr(A(p),t) = MAXqQ(A(q,t)Pr(A(p),(p,q))) = MAXqQ(A(q,t)A(p)(p,q)), где p=(x,y); q=(,) – параметры нормальной параметризации прямой; Q – пространство параметров; (p,q){0,1} – характеристическая функция прямой с параметрами q; A(q,t){0,1} – аккумулятор преобразования Хафа, бинаризованный по порогу t. (а) (b) (с) Пример морфологического H-открытия: a – исходное бинарное изображение; b – аккумулятор пространства Хафа c – результат H-открытия. На исходном контурном препарате выделены глобальные прямолинейные структуры. Аналогичным образом строится монотонная проективная морфология на базе обобщенного преобразования Хафа (GHT).

Слайд 52


Морфологическая фильтрация на базе рекуррентного преобразования Хафа в скользящем окне Вычислительно-эффективная реализация алгоритма. (a) (b) (c)...
Описание слайда:
Морфологическая фильтрация на базе рекуррентного преобразования Хафа в скользящем окне Вычислительно-эффективная реализация алгоритма. (a) (b) (c) Пример морфологического RHT-открытия. Выделены локальные прямолинейные структуры. a) (b) (c) Пример морфологической RHT-фильтрации с различными параметрами размера окна. Выдеелены линеаменты различных размеров.

Слайд 53


МОДУЛЬНОСТЬ (комбинирование процедур)
Описание слайда:
МОДУЛЬНОСТЬ (комбинирование процедур)

Слайд 54


Альтернативные модульные морфологии
Описание слайда:
Альтернативные модульные морфологии

Слайд 55


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 56


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 57


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 58


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 59


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 60


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 61


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 62


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 63


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 64


Селективные морфологии
Описание слайда:
Селективные морфологии

Слайд 65


МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НА БАЗЕ КРИТЕРИЕВ (сегментация с регуляризацией)
Описание слайда:
МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НА БАЗЕ КРИТЕРИЕВ (сегментация с регуляризацией)

Слайд 66


Критерии в классических морфологиях
Описание слайда:
Критерии в классических морфологиях

Слайд 67


Критериальная морфология: Критериальная морфология: Модель: M(): [0,1]  M(L):[0,1] Критерий соответствия: K(E,): [0,1]  K(E,L): [0,1]...
Описание слайда:
Критериальная морфология: Критериальная морфология: Модель: M(): [0,1]  M(L):[0,1] Критерий соответствия: K(E,): [0,1]  K(E,L): [0,1] Критериальный морфологический фильтр Ф на базе (,): Ф(E)=, Ф(E)=(): Ф(E,)=K(E,())M()max() ()={,,,K,M}()={,,Ф,} – -морфология. Проективные критериальные морфологии: Ф(E)=Ф(Ф(E)).

Слайд 68


Морфологическое решение задач анализа данных: Морфологическое решение задач анализа данных: 1. Фильтрация Ф(E)=(): 2. Сегментация Ф(E)=:...
Описание слайда:
Морфологическое решение задач анализа данных: Морфологическое решение задач анализа данных: 1. Фильтрация Ф(E)=(): 2. Сегментация Ф(E)=: Ф(E,)=K(E,())M()max() 3. Распознавание cФ(E)=H: Ф(E,,H)=K(E,())M(,H)M(H)max(,H) 4. Обнаружение/локализация Ф(E)=: Параметрическая выборка (E,): , Ф(E,,H)=K((E,),())M(,H)M(H)max(,H) селективный морфологический фильтр (E)=(E,Ф(E)): . Вывод: морфологический подход позволяет единым унифицированным способом решать все основные задачи обработки и анализа данных.

Слайд 69


Нечеткие модели: [0,1] Нечеткие модели: [0,1] Максимум достоверности: Ф(A,L)=K(A,L)M(L)max(L) Вероятностные модели: [0,1] Максимум апостериорной...
Описание слайда:
Нечеткие модели: [0,1] Нечеткие модели: [0,1] Максимум достоверности: Ф(A,L)=K(A,L)M(L)max(L) Вероятностные модели: [0,1] Максимум апостериорной вероятности (A)=L: P(A,L)=P(A/L)P(L)max(L). Четкие или логические модели: [0,1]  {0,1}. Морфологическая проекция на модельное множество: (A,M): K(A,L)max(LM), M = {B: M(B)=1}. Теоретико-информационные критерии: [0,1]  [0,+) Максимум энтропии (минимум информации): Ф(A,L)=J(A,L)+Q(L)min(L)  K(A,L)M(L)max(L). J(A,L) = – log(P(A/L)); Q(L) = – log(P(L));  - модельный параметр Интерпретация: регуляризация задачи сегментации по Тихонову

Слайд 70


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №70
Описание слайда:

Слайд 71


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №71
Описание слайда:

Слайд 72


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №72
Описание слайда:

Слайд 73


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №73
Описание слайда:

Слайд 74


Критериальные проективные морфологии Пусть имеется множество образов , на котором определена операция сложения (‘+’), задающая на  группу с...
Описание слайда:
Критериальные проективные морфологии Пусть имеется множество образов , на котором определена операция сложения (‘+’), задающая на  группу с «нулевым образом» . Кроме этого, на множестве образов определена  – норма (A)=||A||: R, ||||=0, причем норма разности обладает свойствами расстояния. На множестве пар образов задана Функция-критерий (критерий штрафа) Ф(A,B): R Морфологический проектор на базе критерия: Pr(A,Ф)=B: Ф(A,B)min(B), Pr(A)=Pr(Pr(A)), Pr()=. Критериальная морфологическая модель - М = {A: Pr(A,Ф)=A} множество собственных (стабильных) элементов проектора. Модель M2 по отношению к M1 является более сложной, если M2  M1. Морфологический коэффициент корреляции: KМ(A,Pr)=KM(A,M)=exp( - ||A-Pr(A,M)||/||Pr(A,M)||), 0KM(A,M)1; KM(A,M)=1  AM; Pr(A,M)=  KM(A,M)=0. Конкретные морфологии определяются конкретным видом критерия.

Слайд 75


Стандартный критерий штрафа Стандартный критерий штрафа Ф(A,B)= J(A,B) + (A,B) + Q(B) где J(A,B) – критерий соответствия проекции и образа, причем...
Описание слайда:
Стандартный критерий штрафа Стандартный критерий штрафа Ф(A,B)= J(A,B) + (A,B) + Q(B) где J(A,B) – критерий соответствия проекции и образа, причем A, BV(A,Ф): J(A,A)J(A,B), (A,B) – критерий (предикат) допустимости решения, определяющий ОДЗ (A,B) = {0: BV(A,Ф); +: BV(A,Ф)}, Q(B) – критерий качества проекции, характеризующий ее принадлежность модели M; 0 – структурирующий параметр, обеспечивающий компромисс между требованиями соответствия и качества. Утверждение. С увеличением значения структурирующего параметра  сложность модели, которую определяет проектор, монотонно убывает.   - параметр морфологической сложности модели. Морфологический спектр: Sp(A,) =  || Pr(A,J,,,Q) || /  Коэффициент максимальной морфологической сложности: max(A)=max{0: A=Pr(A,J,,,Q)}.

Слайд 76


Морфологический спектр по параметру
Описание слайда:
Морфологический спектр по параметру

Слайд 77


Морфологический спектр по сложности
Описание слайда:
Морфологический спектр по сложности

Слайд 78


Достаточные условия построения проективных операторов Достаточные условия построения проективных операторов Ф(A,B)= J(A,B) + (A,B) + Q(B)
Описание слайда:
Достаточные условия построения проективных операторов Достаточные условия построения проективных операторов Ф(A,B)= J(A,B) + (A,B) + Q(B)

Слайд 79


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №79
Описание слайда:

Слайд 80


Среднеквадратичная проективная сегментация одномерных функций Среднеквадратичная проективная сегментация одномерных функций
Описание слайда:
Среднеквадратичная проективная сегментация одномерных функций Среднеквадратичная проективная сегментация одномерных функций

Слайд 81


Монотонная проективная фильтрация одномерных функций Монотонная проективная фильтрация одномерных функций
Описание слайда:
Монотонная проективная фильтрация одномерных функций Монотонная проективная фильтрация одномерных функций

Слайд 82


Монотонная проективная сегментация одномерных функций Монотонная проективная сегментация одномерных функций
Описание слайда:
Монотонная проективная сегментация одномерных функций Монотонная проективная сегментация одномерных функций

Слайд 83


Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров бинарных изображений) Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров...
Описание слайда:
Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров бинарных изображений) Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров бинарных изображений)

Слайд 84


Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров бинарных изображений) Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров...
Описание слайда:
Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров бинарных изображений) Монотонная фильтрация и сегментация двумерных кривых (контуров бинарных изображений)

Слайд 85


Морфологии на базе сопоставления функций Морфологии на базе сопоставления функций 1D-Matching: g(x) = f(x+v(x)) + ...
Описание слайда:
Морфологии на базе сопоставления функций Морфологии на базе сопоставления функций 1D-Matching: g(x) = f(x+v(x)) +  J(f(x),g(x),L(x))=J(f(x),g(x+L(x))). 2D-Matching: g(x,y) = f(x+vx(x,y),y+vy(x,y)) + , L(x,y)={Lx(x,y),Ly(x,y)} Ф(f(x,у),g(x,y),L(x,у))= J(f(x,у),g(x,y),L(x,у)) +Q(L(x,у)) min(L), J(f(x,y),g(x,y),L(x,у))= xy(f(xi,yi)-g(xi+Lx(x,y),yi+Ly(x,y)))2 L(x) - функция-решение = функция диспаратности Pr(f,g)=g(xi+Lx(x,y),yi+Ly(x,y)) – морфологический проектор

Слайд 86


Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции Ф(f,L) = -J(L) + (f,L) +...
Описание слайда:
Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции Ф(f,L) = -J(L) + (f,L) + Q(L)  min(L), где J(L) – длина графика ломаной; Q(L) – число узловых точек. Множество опорных точек – переменная оптимизации. Квазимонотонная ОДЗ: V(f)V(L)

Слайд 87


Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции a) b) c) a – исходная...
Описание слайда:
Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции a) b) c) a – исходная функция; b – результат сегментации =5; с – результат сегментации =15.

Слайд 88


Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции двумерных кривых (контуров бинарных изображений) Морфология на базе оптимальной...
Описание слайда:
Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции двумерных кривых (контуров бинарных изображений) Морфология на базе оптимальной кусочно-линейной интерполяции двумерных кривых (контуров бинарных изображений)

Слайд 89


Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной сегментации двумерных полутоновых изображений Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной...
Описание слайда:
Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной сегментации двумерных полутоновых изображений Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной сегментации двумерных полутоновых изображений

Слайд 90


Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной сегментации двумерных полутоновых изображений Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной...
Описание слайда:
Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной сегментации двумерных полутоновых изображений Морфология на базе оптимальной кусочно-постоянной сегментации двумерных полутоновых изображений

Слайд 91


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №91
Описание слайда:

Слайд 92


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №92
Описание слайда:

Слайд 93


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №93
Описание слайда:

Слайд 94


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №94
Описание слайда:

Слайд 95


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №95
Описание слайда:

Слайд 96


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №96
Описание слайда:

Слайд 97


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №97
Описание слайда:

Слайд 98


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №98
Описание слайда:

Слайд 99


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №99
Описание слайда:

Слайд 100


НЕПРОЕКТИВНЫЕ МОРФОЛОГИИ МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СВИДЕТЕЛЬСТВ (от математического зрения к компьютерному)
Описание слайда:
НЕПРОЕКТИВНЫЕ МОРФОЛОГИИ МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СВИДЕТЕЛЬСТВ (от математического зрения к компьютерному)

Слайд 101


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №101
Описание слайда:

Слайд 102


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №102
Описание слайда:

Слайд 103


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №103
Описание слайда:

Слайд 104


Примеры атрибутов характерных черт
Описание слайда:
Примеры атрибутов характерных черт

Слайд 105


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №105
Описание слайда:

Слайд 106


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №106
Описание слайда:

Слайд 107


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №107
Описание слайда:

Слайд 108


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №108
Описание слайда:

Слайд 109


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №109
Описание слайда:

Слайд 110


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №110
Описание слайда:

Слайд 111


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №111
Описание слайда:

Слайд 112


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №112
Описание слайда:

Слайд 113


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №113
Описание слайда:

Слайд 114


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №114
Описание слайда:

Слайд 115


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №115
Описание слайда:

Слайд 116


Морфологический анализ свидетельств Вероятностная интерпретация методов морфологического анализа изображений Вероятностная модель формирования образа...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Вероятностная интерпретация методов морфологического анализа изображений Вероятностная модель формирования образа P(M): [0,1], Вероятностная модель регистрации изображения P(L/M): M[0,1], Вероятностная модель искажений P(A/L): M[0,1] Критерий максимальной вероятности P(A,L)=P(A/L)P(L/M)P(M)max(L). Оператор максимально вероятной реконструкции образа : M, (A)=L: P(A,L)max(L).

Слайд 117


Морфологический анализ свидетельств Вероятностное обобщение понятия проективности При вторичном применении оператора максимально вероятной...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Вероятностное обобщение понятия проективности При вторичном применении оператора максимально вероятной реконструкции необходимо учитывать изменения в вероятностной модели, происходящие при переходе от реального образа к модельному: P(L,L)=P(L/L)P(L/M)P(M)max(L), причем переход LL не вносит искажений. Пусть  - численный параметр мощности искажений. Тогда: AL,>0: P(A/L,)>P(A/L,0); 0 AL: P(A/L)>P(L/L)  проективность может быть нарушена. Параметрическая модель: P(A,L,)=P(A/L,)P(L/M)P(M), (): M, (A,)=L: P(A,L,)max(L). Требование детерминированной проективности (A)=((A)) Требование вероятностной проективности (A,)=((A,),0)

Слайд 118


Морфологический анализ свидетельств Признаки как достаточные статистики. Независимые признаки Набор признаков: f(A)=n, Критерий максимальной...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Признаки как достаточные статистики. Независимые признаки Набор признаков: f(A)=n, Критерий максимальной вероятности: P(f,L)=P(f/A)P(A/L)P(L/M)P(M)max(L). Вероятностная модель измерений: P(f/L)=P(f/A)P(A/L), P(f,L)=P(f/L)P(L/M)P(M)max(L). Оператор максимально вероятной реконструкции образа по признакам f: M, f(A)=L: P(f,L)max(L). Вероятностная обоснованность системы признаков в задаче морфологического анализа: P(f,L)max(L)  P(A,L)max(L), A: f(A)=(A), P(L/A)=P(L/f(A)), то есть f(A) является достаточной статистикой для A. Независимость признаков: существует факторизация P(f,L)=i=1,…,n P(fi,L).

Слайд 119


Морфологический анализ свидетельств Анализ морфологических свидетельств Морфологическое событие: e(p)={f(A,p)=eX}. Морфологическая гипотеза:...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Анализ морфологических свидетельств Морфологическое событие: e(p)={f(A,p)=eX}. Морфологическая гипотеза: h(q)={(A) = L(q)}. Модель голосования: P(E(A),h(q))=pX, P(e(p),h(q))max(h(q)), где E(A) – совокупность морфологических событий или точнее совокупное морфологическое событие, связанное с образом A; h(q)H(), H() – пространство морфологических гипотез; P(e(p),h(q)) - вероятностная модель морфологического голосования. Носитель гипотезы (множество влияющих событий): S(h(q))={e(p): h(q)h(q): P(e(p),h(q))P(e(p),h(q))}. Носитель события (множество влияющих гипотез): S(e(p))={h(q): e(p)e(p): P(e(p),h(q))P(e(p),h(q))}. Полную группу событий, относящихся к одному признаку f(p), будем называть доменом событий, полную группу гипотез, соответствующую различным значениям L(q) – доменом гипотез.

Слайд 120


Морфологический анализ свидетельств Анализ морфологических свидетельств Под анализом морфологических свидетельств понимается следующая процедура:...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Анализ морфологических свидетельств Под анализом морфологических свидетельств понимается следующая процедура: Морфологические события подают голоса (свидетельствуют) в пользу морфологических гипотез. Голоса накапливаются (свидетельства суммируются) Наиболее вероятной считается та гипотеза, в пользу которой подано максимальное количество голосов (накоплена максимальная сумма свидетельств).

Слайд 121


РАЗРАБОТКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО ЭФФЕКТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ СВИДЕТЕЛЬСТВ (от математического зрения к компьютерному)
Описание слайда:
РАЗРАБОТКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО ЭФФЕКТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ СВИДЕТЕЛЬСТВ (от математического зрения к компьютерному)

Слайд 122


Морфологический анализ свидетельств Способы повышения вычислительной эффективности: • независимое аккумулирование свидетельств • декомпозиция вектора...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Способы повышения вычислительной эффективности: • независимое аккумулирование свидетельств • декомпозиция вектора параметров S()=S'(')S"(") • редукция вектора параметров S()S'(') • загрубление модели объекта M  M'M • иерархический анализ свидетельств Модульная схема алгоритма обнаружения • обработка изображения по схеме голосования с целью выделения объектов или их составляющих • анализ аккумулятора с целью определения положения и/или ориентации объектов • повторный анализ изображения с целью проверки природы обнаруженных объектов и уточнения их параметров

Слайд 123


Морфологический анализ свидетельств Иерархический анализ свидетельств. Теорема разделения
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Иерархический анализ свидетельств. Теорема разделения

Слайд 124


Морфологический анализ свидетельств Последовательность шагов разработки алгоритма обнаружения и идентификации объектов 1. описать модели объекта,...
Описание слайда:
Морфологический анализ свидетельств Последовательность шагов разработки алгоритма обнаружения и идентификации объектов 1. описать модели объекта, регистрации и искажений 2. определить степень загрубления модели объекта 3. осуществить необходимую редукцию параметров 4. определить типы «событий» 5. составить качественную вероятностную модель 6. определить процедуру голосования 7. определить соответствующую процедуру анализа аккумулятора 8. разработать процедуру постпроверки достоверности детектирования

Слайд 125


Пример. Метод обнаружения штриховых кодов и текстовых областей на изображениях
Описание слайда:
Пример. Метод обнаружения штриховых кодов и текстовых областей на изображениях

Слайд 126


Пример. Метод обнаружения штриховых кодов и текстовых областей на изображениях
Описание слайда:
Пример. Метод обнаружения штриховых кодов и текстовых областей на изображениях

Слайд 127


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №127
Описание слайда:

Слайд 128


MHT для обнаружения штриховых кодов и текстовых строк
Описание слайда:
MHT для обнаружения штриховых кодов и текстовых строк

Слайд 129


АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ (от математического зрения к компьютерному)
Описание слайда:
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ (от математического зрения к компьютерному)

Слайд 130


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Постановка задачи P1(R,A)  min(R,A) | P2(R,A) ≤ P2max, T(R,A) ≤ Tmax P1 –...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Постановка задачи P1(R,A)  min(R,A) | P2(R,A) ≤ P2max, T(R,A) ≤ Tmax P1 – вероятность необнаружения объекта; P2 – вероятность ложной тревоги; T – вычислительная стоимость алгоритма (время, ресурсы); R – используемая морфологическая система; A – алгоритм анализа данных.

Слайд 131


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов 1. Метод автоматизированного конструирования алгоритмов обнаружения объектов,...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов 1. Метод автоматизированного конструирования алгоритмов обнаружения объектов, основанный на преобразованиях модельных описаний Функции системы Метод преобразования модельных описаний Рекурсивные модели и алгоритмы Нерекурсивные модели и алгоритмы Проективные морфологии на базе неоднородных структурных моделей, описываемых логическими предикатами 2. Метод автоматизированного конструирования модульных процедур обнаружения объектов, основанный на «генетическом отборе» элементов модельного описания Общий подход к построению процедур идентификации Учет информативности опорных элементов Построение процедур идентификации объектов нескольких классов Генетический отбор морфологических процедур

Слайд 132


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Формальное описание моделей...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Формальное описание моделей объектов. Преобразование моделей объектов. Перевод декларативного описания в процедурное (сопоставление описанию объекта процедуры его обнаружения на изображении). Реализации полученных алгоритмов путем модификации типовых метаалгоритмов, соответствующих стандартным метамоделям. Вероятностное описание моделей и расчет характеристик достоверности их обнаружения. Учет программно-аппаратных характеристик типовых процедур (в заданной архитектуре вычислителя). Статистический анализ результатов обработки изображения.

Слайд 133


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Метод преобразования модельных...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Метод преобразования модельных описаний Модель объекта: Преобразования моделей: перестановка порядка предикатов; , декомпозиция (разбиение) модели на две части и редукция (отсечение) одной из них. Obj = { | }

Слайд 134


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Пример преобразования модельных...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Пример преобразования модельных описаний Модели: Штриховая линия = набор штрихов, лежащих на одной прямой. (М1) Штриховая линия = прямая, состоящая из отдельных штрихов. (М2) Процедуры: Найти все штрихи, выбрать те, что лежат на одной прямой. (П1) Последовательно находить штрихи, лежащие на одной прямой. (П2)

Слайд 135


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Пример преобразования модельных...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Пример преобразования модельных описаний Рекурсивная модель (M2): Штрих_линия(X)=лежать_на_прямой(х) рядом(х,у)Штрих_линия(Х\х); Штрих_линия({х})=лежать_на_прямой(х). После перестановки предикатов: Штрих_линия(X)=лежать_на_прямой(х) Штрих_линия(Х\х) рядом(х,у); Штрих_линия({х})=лежать_на_прямой(х). После декомпозиции: Нерекурсивная модель (M2): Штрих_линия1(X)=лежать_на_прямой(х) Штрих_линия1(Х\х); Штрих_линия1({х})=лежать_на_прямой(х) ( ) Рекурсивная модель (M2): Штрих_линия2(X)=рядом(х,у) Штрих_линия2(Х\х); Штрих_линия2({х})=ИСТИНА. Смешанная модель: M1’=(М2,M2)

Слайд 136


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Алгоритм применения построенной...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Алгоритм применения построенной модели процедуры голосования: 1. Осуществить все возможные успешные индексации целевого предиката на изображении. 2. Удалить все голосующие элементы, не участвующие в найденных успешных индексациях целевого предиката. Результатом применения процедуры является морфологическая проекция изображения на модель объекта, заданную в запросе.

Слайд 137


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Проективные морфологии на базе...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Конструирование детекторов по модельным описаниям Проективные морфологии на базе неоднородных структурных моделей, описываемых логическими предикатами Утверждение (достаточное условие построения проективного морфологического фильтра на базе логической модели): Морфологическое преобразование на базе модели M является морфологическим проектором, если выполняется условие q: A(q)=0  A(q)0: M(A(Q)VA(q))=M(A(Q)VA(q) (то есть в пользу M(A(Q)) голосуют только ненулевые элементы A(q)). Морфологический проектор: Pr(A(p),M)=(A(p),M)=((A(p),M),M) Морфологический коэффициент корреляции изображения с моделью: KM(A(p),M)=min(||Pr(A(p),M)||,||A(p)||) / max(||Pr(A(p),M)||,||A(p)||)

Слайд 138


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Принцип конструирования процедуры...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Принцип конструирования процедуры идентификации Множество процедур обнаружения: , где - процедура обнаружения фрагмента, реализующая один из заданных базовых алгоритмов (j=1,2,…,mk; k=1,2,3…).

Слайд 139


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Задача условной оптимизации: , где:...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Задача условной оптимизации: , где: - время работы процедуры на изображениях из обучающей выборки; - функция вычисления точности обнаружения объекта на изображении из обучающей выборки. При этом: , - множество процедур длины не больше l,

Слайд 140


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Схема применения генетического...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Схема применения генетического алгоритма: 1. Ген = одна из элементарных процедур. 2. Хромосома = последовательность генов ограниченной длины. 3. Функция качества хромосомы: , , где р - процедура обнаружения заданного объекта; Si - изображение из обучающей выборки; - время работы процедуры р на изображении Si; А – настроечный коэффициент; - штрафная функция. 4. Операция скрещивания – перегруппировка и обмен составных частей существующих решений (цепочек процедур обнаружения). 5. Операция мутации позволяет изменить параметры (xj,yj,wj,hj) для выбранной элементарной процедуры. 6. Генетический отбор осуществляется путем итеративного «размножения», тестирования и селекции в каждом поколении хромосом с наилучшим значением функции качества. При этом на каждом этапе случайным образом осуществляются мутации параметров и скрещивание моделей.

Слайд 141


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Схема применения генетического...
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Схема применения генетического алгоритма для формирования морфологических детекторов: 1. Ген = один из возможных структурных примитивов, характеризуемый набором {Mk(u,qk),tk,qk}. 2. Хромосома = последовательность генов = морфо-геометрическая модель объекта M(p,u). 3. Функция качества хромосомы - аналогично. 4. Операция скрещивания – аналогично. 5. Операция мутации позволяет изменить параметры локализации {Mk(u,qk),qk} для выбранного элемента модели. 6. Генетический отбор - аналогично.

Слайд 142


Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Интерпретация результата: 1....
Описание слайда:
Автоматизированное конструирование алгоритмов обнаружения объектов Метод генетического отбора структурных моделей Интерпретация результата: 1. Процедурная интерпретация = Близкая к оптимальной процедура обнаружения заданного объекта. 2. Модельная интерпретация = Набор элементов структурной модели объекта, на основе которой искомый объект может быть обнаружен и/или идентифицирован на изображениях из обучающей выборки.

Слайд 143


РАЗНООБРАЗИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Описание слайда:
РАЗНООБРАЗИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Слайд 144


- Проективные / непроективные - Проективные / непроективные - Модульные / унитарные - Алгебраические / критериальные - Монотонные / ортогональные -...
Описание слайда:
- Проективные / непроективные - Проективные / непроективные - Модульные / унитарные - Алгебраические / критериальные - Монотонные / ортогональные - Вложения / заполнения - Аппроксимирующие / интерполирующие - Дискретные / непрерывные - На базе однородных / неоднородных структур - На базе независимого проецирования - На базе независимого голосования - На базе логического программирования - На базе динамического программирования - На базе линейного программирования…

Слайд 145


Типы описаний, используемых в анализе изображений
Описание слайда:
Типы описаний, используемых в анализе изображений

Слайд 146


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №146
Описание слайда:

Слайд 147


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №147
Описание слайда:

Слайд 148


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №148
Описание слайда:

Слайд 149


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №149
Описание слайда:

Слайд 150


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №150
Описание слайда:

Слайд 151


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №151
Описание слайда:

Слайд 152


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №152
Описание слайда:

Слайд 153


МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ и АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, слайд №153
Описание слайда:

Слайд 154


Основные идеи - Проективность - Модульность - Алгебры изображений - Пространства разложений - Критерии проецирования - Морфологическая сложность...
Описание слайда:
Основные идеи - Проективность - Модульность - Алгебры изображений - Пространства разложений - Критерии проецирования - Морфологическая сложность моделей и образов Фильтрация: - Морфологические фильтры Обнаружение: - Морфологическая корреляция - Морфологическая нормализация фона - Морфологический анализ свидетельств Сегментация и распознавание: - Морфологические разложения - Морфологические спектры - Морфологические скелеты

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию