Исследование методов улучшения визуального качества изображений
Причины возникновения яркостных помех. Повышение визуального качества изображений с использованием метода Канни и среднеквадратического отклонения значений интенсивности пикселей локальных окрестностей. Моделирование алгоритма, реализующего данные методы.
Подобные документы
- 26. Двухэтапные методы и алгоритмы сжатия цифровых изображений на основе дискретных преобразований Уолша
Роль и значение сжатия изображений для повышения эффективности использования коммуникационных и информационно-вычислительных ресурсов. Повышение эффективности поблочного кодирования цифровых изображений с использованием дискретных преобразований Уолша.
автореферат, добавлен 28.03.2018 Создание адаптивного алгоритма фрактального сжатия медицинских изображений. Этапы разделения изображения на домены и ранги, сравнение и подбор пары домен ранг. Адаптивный способ сжатия и кодирование фотореалистичных изображений базовым алгоритмом.
статья, добавлен 01.07.2018Сравнительный 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 31.07.2018Повышение качества изображения путем пространственно-частотной фильтрации и точечной операции. Характеристика метода статистического дифференцирования, используемого при подчеркивании границ. Свертка с использованием быстрого преобразования Фурье.
контрольная работа, добавлен 22.01.2016Технологии создания Интернет-приложений машинной графики, позволяющие выполнять физически аккуратное моделирование глобальной освещенности сцен. Архитектурные, технологические и программные решения, обеспечивающие фотореалистическое качество изображений.
автореферат, добавлен 28.10.2018Сравнение методов сегментации изображений применительно к снимкам фиброгастродуоденоскопического исследования. Исследование методов предварительной фильтрации изображений для использования алгоритмов сегментации. Анализ точности распознавания патологии.
статья, добавлен 01.07.2018Повышение качества фотоизображения путем восстановления расфокусированных или смазанных изображений, которые образуются во время работы фотофиксирующей техники. Информационная система восстановления искаженных цифровых изображений на базе фильтра Винера.
статья, добавлен 13.12.2024Исследование 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 08.03.2019Построение 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 31.07.2018Создание 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 18.01.2018Стандартные 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 27.08.2016Методы подавления шумов и улучшения общей четкости изображений, с приенением фильтрации пространственной (основанной на изменении яркости пикселей) и частотной (анализ спектра изображения в частотной области). Способы комбинирования двух видов фильтрации.
статья, добавлен 09.12.2024Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.
статья, добавлен 31.10.2017Описание метода частичного восстановления элементов изображений целей, утраченных в результате низкого пространственного разрешения оптоэлектронных систем. Особенности улучшения сходства по геометрическим признакам обработанных и эталонных изображений.
статья, добавлен 14.07.2016Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.
курсовая работа, добавлен 11.11.2017Общая характеристика представления изображений. Изменение контраста, сглаживание шумов, подчеркивание границ, фильтрация. Основы сегментации изображений. Реализация программы для одного из методов сегментации с помощью пакета прикладных программ MatLAB.
курсовая работа, добавлен 12.05.2015- 42. Разработка автоматизированной процедуры улучшения цифрового изображения при помощи маски Лапласа
Использование метода фильтрации, называемого маской Лапласа, для улучшения цифровых изображений. Программное обеспечение для этих экспериментов и основные требования к нему. Выбор и настройка параметров маски Лапласа для цифровой обработки изображений.
творческая работа, добавлен 07.03.2019 Новый подход к сжатию растровых изображений. По сравнению с другими ортогональными преобразованиями оптимальный базис Вейля - Гейзенберга при фиксированном коэффициенте сжатия демонстрирует наименьшие потери качества при восстановлении изображения.
статья, добавлен 18.06.2021Сущность и методы обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Программные продукты для цифрового анализа данных ДЗЗ. Разработка программного продукта, реализующего обработку растровых изображений. Создание интерфейса программного модуля.
практическая работа, добавлен 11.05.2015- 45. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 - 46. 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 Понятия, 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 06.06.2015Характеристика основных методов оптимизации алгоритма шумоподавления видео. Исследование способов устранения различных шумов, вызванных, например, зернистостью пленки, с целью улучшения визуального восприятия видео и увеличения четкости изображения.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Алгоритм 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 18.01.2016Характеристика 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 07.12.2018