Методы комплексирования изображений многоспектральных оптико-электронных систем
Характеристика 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.
Подобные документы
Анализ алгоритма построения имитационного рентгеновского изображения для инспекционно-досмотровых комплексов. Особенности настройки основных параметров, деталей моделирования движущегося рентгеновского источника и сборки результирующего изображения.
статья, добавлен 30.07.2017Применение 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 25.05.2017Понятие цифровой обработки растровых изображений. Анализ основных методов и приемов цифровой обработки изображений. Примеры алгоритмов размытия, преобразования цветного изображения, поиска его границ, повышения диапазона с реализацией на языке C#.
курсовая работа, добавлен 19.03.2017Способы решения проблемы содержательного описания изображения на различных уровнях абстракции. Технология доступа к коллекциям изображений и видеофильмов по визуальному содержанию. Количественная оценка близости изображений по значениям примитивов.
научная работа, добавлен 28.10.2018Критерии оценки качества обучающих систем на стадиях их разработки и эксплуатации. Метод и алгоритмы расчета критериев качества в автоматизированной системе оценки качества обучающих систем. Анализ процесса жизненного цикла электронных обучающих систем.
автореферат, добавлен 01.05.2018Системы концептуального распознавания и синтеза изображений, анализа ЕЯ-текстов. Рассматриваются особенности интегрируемых систем для предварительного выбора кандидатов на включение в комплекс и схемы взаимодействия систем при различных режимах работы.
статья, добавлен 19.01.2018Моделирование 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 14.06.2016Метод масштабирования малогабаритных изображений, базирующийся на итеративном преобразовании фрагмента изображения с использованием бикубической интерполяции. Увеличение требуемой части изображения с целью получения криминалистически значимой информации.
статья, добавлен 02.04.2019Построение 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 31.07.2018Понятия, 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 06.06.2015Применение 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 19.05.2017Программы: Art Dabbler, Ultra Fractal, Fractal Explorer, ChaosPro, Apophysis, Mystica. Сферы применения фрактального изображения: создания обычных текстур, фоновых изображений, ландшафты для компьютерных игр, построение ирреальных изображений.
реферат, добавлен 20.02.2009Использование 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 23.10.2017Тенденции развития организации ЭВМ. Классификация ВТ по способу комплексирования. Элементы архитектуры и организация памяти параллельных ВС. Параллелизм на уровне прикладного программирования. Методы оценки реальной производительности микропроцессоров.
курс лекций, добавлен 26.08.2015Создание 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 01.07.2018Причина перекоса уточных нитей. Методы цифровой обработки изображений. Анализ эффективности использования программ для улучшения их качества. Компьютерное моделирование обработки изображений. Технология подавления шумов и повышения их контрастности.
дипломная работа, добавлен 01.10.2017Методы анимирования графических изображений, их достоинства и недостатки, области применения, примеры программного обеспечения, в которых можно реализовать данные методы. Методы анимирования графических изображений. Обзор программного обеспечения.
статья, добавлен 17.02.2019Анализ сущности обработки изображения, характеристика основных методов и конфигураций, процесса квантования и выборки при обработки цифровых изображений. Изучение способов улучшения изображение, анализ особенностей аналогово цифрового преобразовании.
статья, добавлен 15.01.2021Общая 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 12.05.2015Характеристика 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 14.09.2016Причины 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 07.08.2018- 47. 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 Уровень видимости, который определяется на основе текущей цветовой пороговой разности яркости как прямой критерий оценки освещения и восприятия зрительной информации. Элементы интерфейса программного обеспечения для обработки цифрового изображения.
статья, добавлен 07.12.2018Новый 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 18.06.2021Описание 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 29.07.2017