Дипломная работа: Программное обеспечение системы обработки изображения в реальном времени

· сегментация 2D и 3D изображений

· гладкая аппроксимации разреженного облака точек

· реконструкции 3D формы объекта по 2D изображениям - с помощью стерео, восстановления формы по закраске (shape from shading)

Использование деформируемых моделей при решение задачи обработки и распознавания изображений обычно позволяет в элегантной математической форме описать одновременное воздействие многих (возможно, противоречивых) факторов на процесс получения оптимального решения.

Конкретная деформируемая модель характеризуется:

· Способом задания формы модели (аналитические кривые и поверхности, конечные элементы);

· Способом измерения критерия согласия (goodness of fit) модели и измеренных данных;

Способом модификации формы модели (по каким именно правилам (формулам) происходит изменение формы модели);

2.4. Скрытые Марковские Модели (Hidden Markov Models, HMM)

Скрытые Марковские Модели (СММ) являются одним из способов получения математической модели (описания свойств) некоторого наблюдаемого сигнала. СММ относятся к классу стохастических моделей. Стохастические модели пытаются охарактеризовать только стат?