2-D images classification based on 'in terms of level' normalization

Розглянуто методи розпізнавання двовимірних (2D) образів. Доведено, що метод нормалізації за рівнем є найкращим рішенням при проведенні класифікації двовимірних образів. Запропоновано алгоритм нормалізації 2D еталонного образу при використанні ортогонального перетворення і алгоритм оцінки ступеня подібності між досліджуваним і еталонним 2D образами. За допомогою наведеного прикладу показано увесь процес порівняння двовимірних образів за допомогою запропонованого методу. Introduction. Possible methods of pattern recognition of 2D images are described. Matched filtering method based on "in terms of level" normalization is the best way for classification of 2D images. Example of "in terms of level" normalization algorithm of 2D images. By means of example whole process of comparison of 2D images based on proposed method is presented. Proposed algorithms. Normalization algorithm of 2D reference image based on orthogonal transformation and estimation algorithm of similarity between tested and reference 2D images are proposed. Conclusions. The main advantages of the proposed method of 2D image classification are presented in conclusions. Minimization of some disadvantages is proposed. Рассмотрены методы распознавания двумерных (2D) образов. Доказано, что метод нормализации по уровню является лучшим решением при проведении классификации двумерных образов. Предложены алгоритм нормализации 2D эталонного образа при использовании ортогонального преобразования и алгоритм оценки степени подобия между исследуемым и эталонным 2D образами. При помощи приведенного примера показан весь процесс сравнения двумерных образов при помощи предложенного метода.