|
Эта публикация цитируется в 13 научных статьях (всего в 13 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Алгебраические модели и методы компьютерной обработки изображений. Часть 1. Мультиплетные модели многоканальных изображений
В. Г. Лабунецa, Е. В. Кохa, Е. Остхаймерb a Уральский государственный лесотехнический университет, Екатеринбург, Россия
b Capricat LLC, Pompano Beach, Florida, USA
Аннотация:
Разрабатываются новые модели многоканальных (мульти- и гиперспектральных) изображений с использованием коммутативных гиперкомплексных алгебр (триплетных – для цветных и мультиплетных – для многоканальных). Гиперкомплексные алгебры обобщают алгебру комплексных чисел. Они содержат гиперкомплексные числа, представляющие собой линейную комбинацию нескольких мнимых единиц. Главная цель работы – показать, что коммутативные гиперкомплексные числа могут быть использованы при обработке многоканальных изображений в естественной и эффективной манере. В этой части работы мы предполагаем, что мозг животных оперирует гиперкомплексными числами, когда обрабатывает многоканальные изображения, которые возникают на ретине. В нашем подходе каждый многоканальный пиксел рассматривается не как K-мерный (K-Dimension) вектор, а как K–D гиперкомплексное число, где K есть число различных оптических каналов. Это создает эффективную математическую основу для различных функционально-числовых преобразований многоканальных изображений.
Ключевые слова:
многоканальные изображения, гиперкомплексные алгебры, обработка изображений.
Поступила в редакцию: 17.01.2018 Принята в печать: 08.02.2018
Образец цитирования:
В. Г. Лабунец, Е. В. Кох, Е. Остхаймер, “Алгебраические модели и методы компьютерной обработки изображений. Часть 1. Мультиплетные модели многоканальных изображений”, Компьютерная оптика, 42:1 (2018), 84–95
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co482 https://www.mathnet.ru/rus/co/v42/i1/p84
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 211 | PDF полного текста: | 95 | Список литературы: | 26 |
|