Дело в том, что данные выкладки верны когда изображение суть шум — предельный случай, и ориентируясь на него можно как-то сравнивать операторы выделения контуров — на самом деле классическая практика. А картинка была выбрана только по той причине что на ней есть знак — а именно распознаванием дорожных знаков я и занимаюсь сейчас. По поводу листвы — она шумоподобна, согласен, но в этом и суть! Что в одном случае этот шум в 2 раза увеличивается а в другом не так сильно. О корреляции градиента да и вообще о корреляции я не говорил — речь лишь о предположении изотропности шума по картинке.
Я голосовал у вас за Леопардика! А вот 26 февраля, говорят что уже определится победитель, пади эти матрешки — йогурты. Предлагаю так: все кто едет в Сочи (а я еду), напечатать себе самим майки с тем персонажем, который ему больше всего нравится — вот там и будет все ясно! Спасибо вам за сайт!
А мне кажется он искал работу в России, поэтому и не нужен: где менеджеры — девушки — которые по формальным признакам и вопросу о том почему канализационный люк круглый решают — быть или не быть. С таким опытом нужно за бугор рваться со всеми исходниками компании и опытом.
Как я уже и говорил, эта статья — преамбула к еще одной статье, на этой неделе я ее опубликую и там обязательно отвечу на ваш комментарий. Ответ напишу как и в самой статье так ссылку вам на почту. Спасибо за интерес к статье.
Лучше, однако он нелинейный, и не получится факторизовать задачу СМАЗ-ГРАДИЕНТ. А смысл именно в этом. Раз уж речь зашла о нелинейных фильтрах надо бы одно ноухау опубликовать.
Нелинейные фильтры выделения контуров или поиска градиента или производных? — Не знаком с такими.
Для подавления шума — лучше результаты действительно дают нелинейные фильтры.
Предлагаю он-лайн сервис: Родитель хочет дитяте сделать раскраску -> Заходит на сайт -> Грузит свою картинку -> Получает раскраску -> Распечатывает -> Ребенок счастлив.
В качестве монетизации сервиса можно предложить высылать напечатанные альбомы для раскрашивания по набору загружаемых картинок.
Вот такая идея, могу обеспечить алгоритмическую базу и кодинг, нет ресурсов на аренду кусочка сервака :). Хотя возможно дети уже не пользуются раскрасками?
Спасибо. Утверждать не могу точно, хотя можно подумать и над формальных доказательством, дело в сумме квадратов коэффициентов маски с которой делается свертка. Именно это число и есть коэффициент усиления шума. Посмотрите как он высок для оператора Собеля (например из статьи Алгоритмы выделения контуров изображений), но там дело другое — там вторую производную аппроксимируют. Вот там тоже можно повышать порядок аппроксимации второй производной, что приведет к увеличению размеров маски и появлению совершенно нового оператора.
Если хотите эксперимент — то придумайте модельную картинку — чистую, без шума. Найдите ее результат применения оператора. Но не делайте обработку по порогу! Потом зашумите картинку гауссовым шумом с дисперсией D1 и примените оператор к зашумленной картинке. Но не делайте обработку по порогу! Потом вычтите эти два результата применения операторов, и посчитайте дисперсию D2 полученной картинки. Вы получите оценку коэффициента усиления шума D2/D1.
Только если будете выкладывать исходные кода — прошу вас, работайте с изображением как с матрицей — не используйте сторонних модулей для работы с картинкой — это позволит вам претендовать на универсальность записи алгоритма.
Предлагаю перенести статью в «Обработка изображений». В статье рассматриваются операторы выделения контуров, однако не дается никаких рекомендаций — какой использовать? А я вам скажу: у все этих операторов разный коэффициент усиления шума. Коэффициент усиления шума равен сумме квадратов коэффициентов в маске. Уже маска Робертса увеличивает шум в ДВА раза.
Спасибо, идею понял по исходникам, совсем забыл начала программирования.
Я вот как придумал избавится от рваных контуров:
1. Выделяем контура,
2. Делаем Дилатацию — расширяем границы — скорее всего после этого контура соединятся, но станут толстыми.
3. Потом делаем заливку — толстые и замкнутые контура не позволят залить объект.
4. Потом по бинарному изображению опять выделяем контура — совсем простым образом, они вот эти уже контура не должна быть рваные.
Предполагаемый недостаток — контур слегка сместится, но это не очень страшно, его потом можно уточнить.
Как думаете — будет работать? Сейчас реализовываю потихонечку.
Снаружи — есть текстура, все что угодно, у меня тестовые примеры на столе, а стол весь из дерева с характерным рисунком. Детектор Канни первым этапом предполагает применение фильтра гаусса, текстура внутри очень сложная, может на самом деле все что угодно. В общем буду допытываться до автора предыдущей статьи, там мне больше идея с заливкой понравилась.
Очень, очень интересная и актуальная статья! Про заливку и про этот алгоритм поиска в ширину расскажите пожалуйста, не соображу как задачу над изображением преобразовать к задаче над графом.
Для каждого квадратного окна? Я так понимаю нужно перебирать и позиции окна и размеры? Сразу встает вопрос — в каких границах размеры окна перебирать? Сколько все это будет по времени длится?
На лабах делали такое — очень плохо работало даже для обычных бинарных шаблонов типа самолет и колечко.
Расскажите пожалуйста о каком спец фильтре идет речь? для поиска окружностей? Решаю такую же задачу, только в круге есть текстура. Контура из за этого слегка рвутся. И таким образом задачка не решается. Дилатация конечно соединяет рваные контуры, но контур становится толстым, и его сложно трассировать. Сейчас есть алгоритм трассировки контура когда у каждой точки контура не более двух соседей, если контур толще — то не ясно как его трассировать. Говорят есть алгоритм Suzuki85 для этого однако описания нормального в научной литературе не нашел.
Для подавления шума — лучше результаты действительно дают нелинейные фильтры.
В качестве монетизации сервиса можно предложить высылать напечатанные альбомы для раскрашивания по набору загружаемых картинок.
Вот такая идея, могу обеспечить алгоритмическую базу и кодинг, нет ресурсов на аренду кусочка сервака :). Хотя возможно дети уже не пользуются раскрасками?
Я вот как придумал избавится от рваных контуров:
1. Выделяем контура,
2. Делаем Дилатацию — расширяем границы — скорее всего после этого контура соединятся, но станут толстыми.
3. Потом делаем заливку — толстые и замкнутые контура не позволят залить объект.
4. Потом по бинарному изображению опять выделяем контура — совсем простым образом, они вот эти уже контура не должна быть рваные.
Предполагаемый недостаток — контур слегка сместится, но это не очень страшно, его потом можно уточнить.
Как думаете — будет работать? Сейчас реализовываю потихонечку.
На лабах делали такое — очень плохо работало даже для обычных бинарных шаблонов типа самолет и колечко.