В качестве иллюстрации можно привести пример преобразования изображения, содержащего несколько прямых линий.
Рисунок 8. Нормальное преобразование нескольких прямых.
Как видно на рис.8, рассматриваемым прямым в результирующем пространстве признаков соответствуют пики значений интегрирования. При дальнейшей обработке полученного результирующего пространства получим точки, соответствующие прямым. Очевидна практическая ценность – данную модификацию преобразования можно использовать для обнаружения прямых (прямолинейных отрезков) на изображении.
Необходимо также отметить, что нормальное преобразование Радона подходит для выявления прямых любой ориентации, что невозможно при линейном преобразовании (прямые, параллельные оси У).
Рассмотрим зашумлённое изображение:
Рисунок 9. Работа с зашумлённым и незашумлённым изображением
Итак, как показано на рис. 9 (нижний ряд), преобразование Радона практически с одинаковой точностью позволяет определить расположение прямых на зашумлённых и незашумлённых изображениях. Это свойство преобразования в значительной степени расширяет область его применения. Например, можно применять преобразование для анализа зашумлённых полутоновых изображений интегральных микросхем.
Знаете ли Вы, что математическая модель - это совокупность математических зависимостей, гомоморфная исследуемой системе и используемая для суждения об её свойствах и поведении.
