Сравнение методов сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена
Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.
Подобные документы
- 51. Аспекты практического применения цветового различия для распознавания и выделения границ изображений
Выделение границ на изображениях при помощи цветового различия. Обоснованное применение современных подходов, касающихся распознавания графической информации. Улучшение методов анализа изображений и выделение весовых для распознавания признаков.
статья, добавлен 29.04.2017 Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Стандартные этапы работы алгоритма CBIR-системы. Методы сравнения различных подходов CBIR и используемые для этого аннотированные коллекции изображений. Разработка Web-приложения для поиска изображений по содержанию. Пример изображения для фильтра Габора.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Рассмотрение алгоритма построения самоорганизующейся нейронной сети, основанного на применении метода глобальной оптимизации. Сравнение результатов построения моделей на наборах данных, созданных при помощи описанного алгоритма и средства TensorFlow.
статья, добавлен 10.12.2024Особенности и требования к формированию цифровых медицинских изображений (ЦМИ), анализ стадий их жизненного цикла. Основные условия, подбор методов, средств подготовки и передачи ЦМИ для использования в больших информационных хранилищах (на примере Грид).
статья, добавлен 23.06.2016Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Разработка нового, теоретико-информационного критерия оптимальности решения задачи автоматического распознавания изображений на основе теоретико-вероятностной модели изображений. Реализация критерия в виде комплекса программ для проведения исследований.
автореферат, добавлен 01.05.2018Исследование точности выделения фоновой области неподвижного цифрового изображения гистограммным методом в задаче стеганоанализа методами Weighted Stego Image и WSPAM. Зависимость стеганоанализа неподвижных цифровых изображений от характера модели.
статья, добавлен 08.03.2019Характеристика основных компонентов структурной схемы многоспектральной оптико-электронной системы на основе комплексирования изображений. Методика оценки качества результирующего изображения при помощи расчета значения энтропии и дисперсии яркости.
статья, добавлен 07.12.2018Изображение как наиболее важный источник информации для человека. Рассмотрение особенностей компьютерной обработки изображений. Знакомство со способами и методами построения технологии воспроизведения полос заданного профиля на цифровых изображениях.
статья, добавлен 25.08.2020Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019- 63. Метод визуализации патологических структур на маммограммах с использованием послойного наложения
Анализ основных этапов обработки медицинских радиологических изображений. Сущность алгоритма Канни и результаты его работы на реальных данных. Особенности метода визуализации на основе послойного наложения изображений, перспективы его применения.
статья, добавлен 22.03.2016 Методы преобразования и стандартные подходы представления цветных цифровых изображений в трехмерном колориметрическом пространстве. Исследование изображений динамически изменяющихся сцен искусственного происхождения на статистически неоднородном фоне.
статья, добавлен 07.03.2019- 65. О текстурных признаках в задаче сегментации аэрофотоснимков на основе матриц яркостной зависимости
Компьютерный анализ изображения как автоматическая обработка изображения, в процессе которой происходит определение и классификация расположенных на изображении объектов. Особенности метода текстурной сегментации изображения на основе построения.
статья, добавлен 08.03.2019 Определение основной задачи распознавания образов в преобразовании уже имеющегося изображения на формально понятный язык символов. Растровые представления изображений. Моделирование изображений растра. Параметрический алгоритм рисования линии.
лекция, добавлен 26.09.2017- 67. Сегментация изображений в больших базах данных с использованием плотности распределения информации
Задачи сегментации изображений на основе алгоритма кластеризации с использованием плотности распределения информации. Формирование кластеров произвольной формы, обработка сигналов, зашумленных разного вида возмущениями, матричное представление информации.
статья, добавлен 24.03.2016 Область деятельности, в которой компьютеры используются для синтеза изображений и для обработки визуальной информации, полученной из реального мира. Графический интерфейс пользователя. Спецэффекты и цифровая кинематография. Обработка цифровых изображений.
презентация, добавлен 30.11.2021Использование компьютерных технологий, построенных на методологии бустинга для классификации сложноструктурируемых изображений. Классификация изображений рентгенограмм грудной клетки с пневмонией на основе кластерной структуры плоскости Кохонена.
статья, добавлен 23.10.2017Методика разграничения доступа к информации на основе использования алгоритмов криптографии и стеганографии. Сравнение идентификаций изображений на основе корреляционного анализа. Контроль за качеством и безопасностью продуктов животного происхождения.
статья, добавлен 18.07.2013Алгоритм детерминированного распознавания изображений, в который с целью обеспечения инвариантности объектов к сдвигу, повороту и масштабу. Введение процедуры градиентного совмещения эталонного и распознаваемого объектов. Матрица координат реперных точек.
статья, добавлен 02.04.2019Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Алгоритм шифрования изображений на основе хаотической динамики, оптимизированный для параллельных вычислений. Оценка стойкости к статистическому и линейному криптоанализу. Тестирование производительности алгоритма. Сравнительный анализ изображений-шифров.
статья, добавлен 03.05.2019Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019