Алгоритмы многомасштабной фильтрации изображений с произвольным коэффициентом изменения масштаба в практике дефектоскопических исследований

Алгоритмы многомасштабной фильтрации изображений с произвольным коэффициентом изменения масштаба в практике дефектоскопических исследований

Автор: Фомин, Андрей Александрович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2009

Место защиты: Казань

Количество страниц: 162 с. ил.

Артикул: 4327708

Автор: Фомин, Андрей Александрович

Стоимость: 250 руб.

Алгоритмы многомасштабной фильтрации изображений с произвольным коэффициентом изменения масштаба в практике дефектоскопических исследований  Алгоритмы многомасштабной фильтрации изображений с произвольным коэффициентом изменения масштаба в практике дефектоскопических исследований 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЦИФРОВОЙ МНОГОМАСШТАБНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
1.1 Постановка задачи цифровой фильтрации изображений.
1.1.1 Определение цифрового изображения и цифровой фильтрации
1.1.2 Цели и задачи цифровой фильтрации изображений
1.1.3 Методы цифровой фильтрации изображений.
1.1.4 Характеристики методов цифровой фильтрации изображений.
1.2 Многомасштабные методы обработки изображений
1.2.1 Определение многомасштабной обработки изображений
1.2.2 Методы пирамидального представления изображений
1.3 Описание изображений на основе вейвлетпреобразования.
1.3.1 Определение вейвлетпреобразования.
1.3.2 Непрерывное всйвлетпрсобразованис.
1.3.3 Дискретное вейвлетпреобразование
1.3.4 Пакетное вейвлетпреобразование
1.4 Анализ возможностей построения алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений
1.4.1 Возможности построения алгоритмов многомасштабного представления изображений с произвольным разрешением.
1.4.2 Вейвлетпрсобразования в задачах оценки параметров и фильтрации шума изображений.
1.4.3 Возможности вейвлетпреобразований в задачах фильтрации особенностей изображений.
1.4.4 Фильтрация кривых с использованием вейвлетпреобразований
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ МНОГОМАСШТАБНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1 Разработка алгоритма многомасштабной аппроксимации изображений с произвольным коэффициентом сжатия
2.2 Разработка алгоритмов анализа характеристик и многомасштабной фильтрации шума на изображениях
2.2.1 Модернизация алгоритмов оценки параметров шума на изображениях
2.2.2 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации комбинированных шумов на изображениях
2.3 Разработка алгоритмов многомасштабной фильтрации особенностей изображений
2.3.1 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе поиска экстремумов амплитуд вейвлетобразов.
2.3.2 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе расчета энергетических характеристик вейвлетобразов
2.3.3 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе выбора максимальных вейвлеткоэффициентов .
2.3.4 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе непрерывного двумерного вейвлетпреобразования
2.4 Разработка алгоритмов многомасштабной фильтрации кривых
2.4.1 Разработка алгоритма многомасштабного сглаживания кривых
2.4.2 Разработка алгоритма анализа признаков описания формы изображений па основе их многомасштабного представления
2.5 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации групповых объектов изображений
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ МНОГОМАСШТАБНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
3.1 Формирование и обоснование тестовых изображений.
3.2 Исследование алгоритмов обработки и анализа зашумленных изображений
3.2.1 Исследование алгоритма оценки параметров шума на изображении
3.2.2 Исследование алгоритма многомасштабной фильтрации комбинированных шумов на изображении
3.3 Исследование алгоритмов многомасштабной фильтрации особенностей изображений
3.4 Исследование алгоритмов многомасштабной обработки и анализа кривых
3.4.1 Исследование алгоритма многомасштабной фильтрации кривых
3.4.2 Исследование алгоритма сразнения признаков описания формы изображений на основе их многомасштабного представления
3.5 Исследование алгоритма многомасштабной фильтрации групповых объектов изобажений.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ В ОБРАБОТКЕ И АНАЛИЗЕ ДЕФЕКТОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СВАРНЫХ МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЙ
4.1 Современное состояние проблемы цифровой обработки и анализа дефектоскопических изображений в задачах контроля качества сварных металлоконструкций.
4.1.1 Общее состояние маталлофонда России
4.1.2 Актуальность проблемы цифровой обработки и анализа дефектоскопических изображений.
4.1.3 Задачи цифровой обработки и анализа дефектоскопических изображений металлоконструкций.
4.1.4 Обзор характеристик дефектоскопических изображений и анализ методов их цифровой обработки
4.2 Применение алгоритмов многомасштабной фильтрации при обработке дефектоскопических изображений.
4.2.1 Предварительная обработка дефектоскопических изображений
4.2.2 Оценка дефектности изделий по дефектоскопическим изображениям.
4.2.3 Обработка изображений микроструктур.
4.3 Анализ возможностей построения автоматизированных подсистем контроля качества
4.4 Анализ возможностей разработки аппаратных средств анализа дефектоскопических изображений.
4.4.1 Устройство вычисления вейвлетпреобразования
4.4.2 Устройство вычисления двумерного вейвлетпреобразования
4.4.3 Устройство вычисления непрерывного двумерного вейвлетпреобразования с произвольным углом поворота фильтра.
4.5 Разработка устройств многомасштабной обработки и анализа дефектоскопических изображений
4.5.1 Устройство фильтрации особенностей изображений на основе непрерывного вейвлетпреобразования
4.5.2 Устройство обнаружения дефектов сварных соединений на основе вейвлетанализа рентгенограмм.
4.5.3 Устройство кратномасштабного обнаружения дефектов округлой формы по рентгенограммам сварных соединений
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Москва, XIV международной научной конференции Ломоносов г. Москва, VIII международной научнотехнической конференции Искусственный интеллскт пос. Дивноморское, XXXIII международной конференции Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе г. Ялта, и др. Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано более печатных работ, в том числе статей, 6 из которых в журналах, входящих в перечень ВАК, 1 учебное пособие, 8 патентов и свидетельств об официальной регистрации. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 1 наименование и приложения. Общий объем диссертации 2 страницы, в том числе 4 страницы основного текста, страниц списка литературы, 9 страниц приложения. Таблиц 9, рисунков . Работа выполнена на кафедре Информационные системы Муромского института филиала Владимирского государственного университета. Автор выражает глубокую признательность научному руководителю к. Жизнякову Аркадию Львовичу, искренне благодарит д. Захарова Вячеслава Михайловича за консультации и помощь в работе. В первой главе осуществляется обзор целей и задач цифровой фильтрации изображений, описываются методы цифровой фильтрации и приводятся их характеристики. Производится обзор методов многомасштабной обработки изображений, в частности, методов вейвлетобработки, и описываются преимущества подобных методов над классическими. Анализируются возможности построения алгоритмов многомасштабиой фильтрации изображений на основе использования аппарата вейвлегпреобразований с целью решения задач цифровой обработки. Во второй главе производится разработка алгоритмов многомасштабной аппроксимации изображений, оценки параметров и фильтрации шума, фильтрации одиночных и групповых объектов изображений, а также обработки и анализа кри
В третьей главе проводится исследование разработанных алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений. Осуществляется сравнение предложенных алгоритмов с известными. Для оценки качества работы алгоритмов приводятся результаты физического эксперимента. В четвертой главе приводятся основные результаты применения разработанных алгоритмов при решении практических задач контроля качества сварных металлоконструкций. Анализируется современное состояние проблемы контроля качества металлоконструкций. Описываются возможности и приводятся результаты применения алгоритмов многомасштабной фильтрации при решении задач расшифровки дефектоскопических изображений. Анализируется возможность построения и предлагается автоматизированная подсистема многомасштабной обработки и анализа дефектоскопических изображений. Рассмотрена задача аппаратной реализации разработанных алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений, либо отдельных процедур многомасштабной обработки. В заключении сформулированы основные результаты, полученные в ходе работы. В приложении приводятся копии патентных документов и свидетельств об официальной регистрации. ГЛАВА 1. Определение 1. П ,И, т ,М, п,теХ. Под цифровой обработкой изображения п,гп обычно понимается математическая обработка сигнала, заданного матрицей дискретных отсчетов. Обработка выполняется путем применения к исходному изображению различных преобразований, цифровая реализация которых часто называется цифровой фильтрацией 5. С математической точки зрения процесс фильтрации может быть представлен как преобразование множества входных изображений во множество выходных с помощью некоторого оператора . Отсюда следует определение 2. Под цифровой фильтрацией будем понимать реализацию Хп,т любой процедуры обработки цифрового изображения, заданного матрицей мгновенных значений вида 1. Замечание 1. В узком смысле, под фильтрацией часто понимается подавление шумовой составляющей изображения , , 1, а также свертка сигнала с фильтром , . В широком смысле, к понятию цифровая фильтрация целесообразно относить все системы обработки, где сигналы представлены последовательностями дискретных значений . Цифровая фильтрация изображений обычно направлена на достижение одной из следующих целей .

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.239, запросов: 244