Количественные критерии оценки качества цифровой обработки изображений веществ различной физико-химической природы

• Автор: Жуковская, Инга Анатольевна
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 207 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. МЕТОДЫ РЕГИСТРАЦИИ И ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЕФЕКТОВ СТРУКТУРЫ РАЗЛИЧНОГО ТИПА В МОНОКРИСТАЛЛАХ
1.1. Формирование экспериментального контраста в рентгеновской топографии
1.1.1. Секционный и проекционный методы Ланга
1.1.2. Рентгеновская топография на основе эффекта Бормана
1.1.3. Метод Берга—Баретта—Ньюкирка
1.2. Формирование экспериментального контраста в методе фотоупругости (поляризационно-оптический анализ)
1.3. Рентгеновская топо-томография кристаллов
1.4. Расшифровка экспериментального контраста и идентификация дефектов структуры
1.4.1. Основные приемы расшифровки экспериментального контраста и идентификация дефектов структуры
1.4.2. Теоретическое моделирование контраста дефектов структуры монокристаллов
1.5. Основные факторы, затрудняющие расшифровку экспериментального контраста и идентификацию дефектов структуры
1.6. Методы цифровой обработки экспериментального контраста
1.7. Цифровая обработка, основанная на анализе яркостных характеристик экспериментального контраста
1.7.1. Устранение слабого контраста
1.7.2. Методы устранения неравномерного фона
1.7.3. Методы устранения зернистости изображений дефектов
1.7.4. Способы представления изображения в виде, удобном для визуального анализа и измерения

1.8. Методы основанные на частотном анализе экспериментального контраста
1.9. Дискретный вейвлет-анализ двумерных сигналов
1.10. Устранение фоновой неоднородности
1.11. Устранение зернистости экспериментального контраста
1.12. Выводы и постановка основных задач диссертационного
исследования
ГЛАВА 2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ТОПОГРАФИЧЕСКИХ И ПОЛЯРИЗАЦИОННООПТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЕФЕКТОВ СТРУКТУРЫ МОНОКРИСТАЛЛОВ
2.1. Моделирование основных зашумляющих факторов топографического и поляризационно—оптического контрастов
2.2. Основные проблемы, решаемые введением количественных критериев
2.3. Количественные методики оценки качества изображений
2.3.1. Классификация методик оценки качества
2.2.2. Среднеквадратичное отклонение (MSE)
2.2.3. Пиковое отношение сигнала к шуму (PSNR)
2.3.4. Показатель структурного сходства SSIM
2.4. Применение метрик MSE, PSNR и SSIM для оценки качества восстановления зашумленного изображения
2.5. Количественная оценка эффективности цифровой обработки изображений по их яркостным характеристикам
2.6. Количественная оценка эффективности различных методов цифровой обработки
2.7. Количественная оценка эффективности цифровой обработки HDR-изображений
2.8. Выводы

ГЛАВА 3. КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА КАЧЕСТВА ВЕЩЕСТВ РАЗЛИЧНОЙ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКОЙ ПРИРОДЫ..
3.1. Основные диагностические методы
3.2. Компьютерная диагностика качества мясного сырья
3.3. Компьютерная диагностика качества мясной продукции
3.4. Компьютерная диагностика сухого и мокрого способов посола мяса
3.4.1. Модель процесса посола и методики его исследования
3.4.2. Экспериментальное исследование процесса посола
3.5. Компьютерная диагностика качества пива
3.6. Компьютерная диагностика качества питьевой и промышленной воды
3.7. Компьютерная диагностика винной продукции
3.7.1. Влияние галлизации на цветность вина
3.7.2. Влияние избыточного сульфита на цветность и сохранность окраски вина
3.8. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

томатериалов, топограмм и фотографий. Использование в топографии фотографической регистрации приводит к проблемам качества изображений, характерным для любых фотоизображений [39, 92]. Так как в методах топографии число регистрируемых рентгеновских квантов относительно невелико (до нескольких фотонов на 1 мкм2), то на формирование изображения влияют также статистические закономерности пространственного распределения фотонов [39]. При использовании лабораторных источников рентгеновского излучения (отпаянных рентгеновских трубок) приходится искать компромисс между требованием разумности времени съёмки, которое определяется чувствительностью применяемого фотоматериала (и, следовательно, размером зерна фотоэмульсии) и необходимым разрешением. Поэтому часть дефектов, имеющих изображения меньше разрешения фотоэмульсии, методами топографии не выявляется, для части дефектов детали контраста требуется различать на фоне соизмеримого с ними зерна эмульсии. При этом зачастую требуется выявить области малые, как по размеру, так и по отличиям их интенсивности от интенсивности фона. Возникающие трудности можно существенно уменьшить за счёт применения для анализа экспериментальных снимков цифровой обработки изображений.
Слабый контраст относится к наиболее распространённым дефектам изображений (негативов, фотографий, отсканированных изображений) и ухудшает их визуальное восприятие. Слабый контраст обусловлен тем, что диапазон изменения яркости изображения относительно среднего значения меньше допустимого, и яркость меняется не от чёрного до белого, а в небольшом диапазоне от тёмного серого до светлого серого.
Фоновая неоднородность (неравномерный или неоднородный фон) проявляется в том, что различные участки топограмм и фотоплёнок могут иметь сильный разброс по степени почернения. Для топографических съёмок это связано с тем, что исследуемые монокристаллы, как правило, имеют макронапряжения, и отдельные области образца выходят из отражаю-