«Цифровая обработка изображений к 27 июля»

Суть работы: изучить методы сегментации изображений на основе спектров Фурье и реализовать самый наилучший.

Курсовая должна состоять из примерно таких глав:

1. Введение в цифровую обработку изображений. Делаем акцент на том, что сегментация изображений достаточно часто встречается как промежуточное звено во многих методах цифровой обработки изображений. Актуальность: к сожалению не один из методов не является универсальным - требуются новые подходы.
2. Описание основных методов цифровой сегментации изображений. а. Метод моментов b. Бинарная пороговая обработка изображений с. Метод сегментации на основе фракталов (можно сослаться на мою диссертацию - я занимался этим в своё время). d. Метод на основе преобразования Фурье.

Отличительной особенностью последнего метода является нативность его модели с точки зрения физики сигнала, когда в свою очередь модели всех других построены на упущениях и предположениях.

1. Описание свойств спектра Фурье и способов его расчёта.
2. Библиотека OpenCV как база для написания практических приложений систем компьютерного зрения.
3. Разработка алгоритма сегментации, описание выбранных признаков на основе преобразования Фурье.
4. Сравнение алгоритма с алгоритмом пороговой пороговой сегментации (реализован в openCV)
5. Заключение. http://rghost.ru/7Jz6JpYnN