Эффективность применения вариационно-стабилизирующих преобразований для изображений в случае присутствия сложных помех
Применение вариационно-стабилизирующих преобразований разных типов для изображений, сформированных оптическими сенсорами. Границы допустимой неточности оценок помех для применения обобщенного преобразования Энскомба в задачах фильтрации изображений.
Подобные документы
Особенность применения фильтров для улучшения качества изображений или для подготовки к дальнейшей обработке. Оценка полученных изображений для улучшения качества получаемых изображений. Анализ автоматизации обработки большого набора изображений.
статья, добавлен 18.04.2023Изучение проблемы применения инвариантов для решения задач цифровой обработки изображений. Использование геометрических инвариантов изображения относительно группы преобразований, включающей в себя движения, повороты, растяжения и калибровку каналов.
статья, добавлен 25.08.2020Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа, математической модели для оцифровки изображений из графических файлов и создания обобщенных образов жужелиц на базе изображений входящих в них видов. Система "Эйдос" для обработки изображений.
статья, добавлен 25.05.2017Исследование применимости кривой Гильберта для обхода точек расчётной области в задачах цифровой обработки изображений на графических процессорах с поддержкой вычислений общего назначения. Алгоритм обработки изображений, применение Гауссова размытия.
статья, добавлен 27.07.2017Усреднение по результатам накопления изображений как наилучший метод повышения резкости изображений. Особенности применения фильтров резкости, основанных на использовании операторов дифференцирования. Пути повышения эффективности применения фильтров.
статья, добавлен 14.01.2017Алгоритм комплекса программ исследования цифровых изображений. Типы растровых изображений: бинарные, полутоновые, палитровые и полноцветные. Построение полноцветных изображений в формате RGB. Сущность бинаризации изображения, работа с пикселями.
курсовая работа, добавлен 18.01.2016- 7. Методы эффективной декомпозиции вычислительных процедур линейной локальной фильтрации изображений
Разработка методов построения процедур линейной локальной фильтрации сигналов и изображений, учитывающих априорную информацию о задаче ЛЛФ для снижения вычислительной сложности ее решения. Построение алгоритмов локального линейного преобразования.
автореферат, добавлен 02.03.2018 Сравнительный анализ алгебр изображений, алгебраических методов, применимых к анализу изображений. Построение специализированных версий ДАИ. Алгоритмические схемы анализа изображений. Применение дескриптивных алгебр для исследования операндов и операций.
автореферат, добавлен 31.07.2018Причины возникновения яркостных помех. Повышение визуального качества изображений с использованием метода Канни и среднеквадратического отклонения значений интенсивности пикселей локальных окрестностей. Моделирование алгоритма, реализующего данные методы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Характеристика нового метода фильтрации изображений с использованием эллипсов Петунина. Сравнение исследуемого метода с методом фильтрации изображений на основе маргинального ранжирования для выявления основных преимуществ и недостатков нового метода.
статья, добавлен 14.09.2016Классификация по природе зрительного восприятия изображений и подход к их представлению и обработке. Тоновые и цветные изображения. Непрерывные кривые и линии. Аппроксимация поверхностей многогранниками, а также описание кривых для получения проекций.
презентация, добавлен 14.08.2013Основной анализ редакторов изображений. Разработка алгоритма медианной фильтрации рисунков. Особенность проектирования программы и разработки диаграммы классов. Выбор языка программирования. Характеристика конструирования пользовательского интерфейса.
курсовая работа, добавлен 18.02.2015Автоматическое выявление признаков конкретных изображений из цветов пикселей и контуров изображений. Синтез и верификация модели. Спектры конкретных изображений. Выбор наиболее достоверной модели и придание ей статуса текущей. Нелокальные нейроны классов.
статья, добавлен 26.05.2017Сравнение методов сегментации изображений применительно к снимкам фиброгастродуоденоскопического исследования. Исследование методов предварительной фильтрации изображений для использования алгоритмов сегментации. Анализ точности распознавания патологии.
статья, добавлен 01.07.2018Моделирование процесса распознания речи на основе алгоритмов нечеткой логики, локальных экстремумов, сегментно-слогового синтеза. Определение объектов в системах автоматического анализа изображений. Функции вейвлет-фильтров для сжатия изображений.
статья, добавлен 14.06.2016Создание адекватного математического описания изображений, передающего их содержание, смысл как одна из фундаментальных проблем анализа изображений. Алгоритм обработки и сжатия изображений. Программное обеспечение данного процесса, его этапы и анализ.
статья, добавлен 18.01.2018История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.
реферат, добавлен 06.03.2019Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Системы передачи данных и цифровой обработки сигналов. Дискретное вейвлет преобразование изображения. Публикация ортонормальной системы базисных функций с локальной областью определения. Поиск изображений по образцу и многомасштабное редактирование.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Применение автоматизированного системно-когнитивного (АСК) анализа для ввода и оцифровки изображений из графических файлов. Синтез обобщенных изображений классов, абстрагирование, классификация и идентификация. Численный пример АСК-анализа изображений.
статья, добавлен 20.05.2017Описание алгоритмов кластеризации, реализующих задачу поиска изображений по содержанию –Content-Based Image Retrieval. Определение признаков изображения, по которым формируются кластеры изображений и рассмотрение способов извлечения данных признаков.
статья, добавлен 29.07.2017Применение системно-когнитивного анализа, его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – системы "Эйдос" для синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений.
статья, добавлен 26.04.2017Построение формализованного представления области "Анализ изображений". Разработка метода использования тезаурусов и онтологий при решении задач анализа изображений. Применение математических методов распознавания образов, структурной лингвистики.
автореферат, добавлен 31.07.2018Характеристики сходства изображений. Сетка построения бинов для центрального пикселя. Хранение и обработка дескрипторов SIFT. Сравнивание дескрипторов SIFT для разных изображений. Преимущества и недостатки метода SIFT. Обзор существующих детекторов.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа. Программный инструментарий для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов. Расчет количества информации, содержащегося в пикселе изображения. Формирование прототипов изображений.
статья, добавлен 19.05.2017