Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Кейбір пиксельдік интенсивтіліктердің салмақталған орташасы/моменті
Weighted average/moment of some pixel intensities
Сурет өңдеуде, компьютерлік көруде және осымен байланысты салаларда, сурет моменті – сурет пиксельдерінің интенсивтіліктерінің белгілі бір салмақталған орташасы (моменті) немесе мұндай моменттердің функциясы болып табылады. Әдетте, бұл қасиет немесе интерпретацияға ие болу үшін таңдалады. Сурет моменттері сегментациядан кейін объектілерді сипаттауға пайдалы. Сурет моменттері арқылы анықталатын суреттің қарапайым қасиеттеріне аудан (немесе жалпы интенсивтілік), оның центрі және оның бағыты туралы ақпарат жатады.
In image processing, computer vision and related fields, an image moment is a certain particular weighted average (moment) of the image pixels' intensities, or a function of such moments, usually chosen to have some attractive property or interpretation. Image moments are useful to describe objects after segmentation. Simple properties of the image which are found via image moments include area (or total intensity), its centroid, and information about its orientation.
Момент инварианттары
Моменттер бейне талдауында қолданылуымен әйгілі, себебі оларды белгілі бір түрлендіру кластарына қатысты инварианттарды шығару үшін пайдалануға болады. Осы контексте "инвариант моменттер" термині жиі дұрыс емес қолданылады. Дегенмен, момент инварианттары – моменттерден құралатын инварианттар болса, инварианттар болып табылатындардың өзі – орталық моменттер ғана. Төменде егжей-тегжейлі сипатталған инварианттар тек үздіксіз доменде ғана нақты инвариант екенін ескеріңіз. Дискретті доменде масштабтау да, бұру да жақсы анықталмайды: мұндай түрлендіруге ұшыраған дискретті кескін көбінесе жуықтама болып табылады және түрлендіру қайтымды емес. Сондықтан, бұл инварианттар дискретті кескіндегі нысанды сипаттағанда шамамен ғана инвариантты болып саналады.
Moments are well known for their application in image analysis, since they can be used to derive invariants with respect to specific transformation classes. The term invariant moments is often abused in this context. However, while moment invariants are invariants that are formed from moments, the only moments that are invariants themselves are the central moments. Note that the invariants detailed below are exactly invariant only in the continuous domain. In a discrete domain, neither scaling nor rotation are well defined: a discrete image transformed in such a way is generally an approximation, and the transformation is not reversible. These invariants therefore are only approximately invariant when describing a shape in a discrete image.
Аударма инварианттары
Кез келген реттік μi j орталық моменттері, негізгі қағидасы бойынша, жылжуларға қатысты өзгермейді.
The central moments μi j of any order are, by construction, invariant with respect to translations.
Қолданбалар
Zhang және басқалар патологиялық миды анықтау (PBD) мәселесін шешу үшін Hu моменттерінің инварианттарын қолданды. Доерр мен Флоренс микрорентгендік томографиялық бейне деректерінен трансляцияға және бұрылуға инвариантты объектілердің қималарын тиімді алу үшін екінші реттік орталық моменттерге қатысты объектінің бағдары туралы ақпаратты пайдаланды.
Zhang et al. applied Hu moment invariants to solve the Pathological Brain Detection (PBD) problem. Doerr and Florence used information of the object orientation related to the second order central moments to effectively extract translation and rotation invariant object cross sections from micro X ray tomography image data.