Морфологические методы анализа изображений. Стохастические и нечеткие модели

• Автор: Животников, Герман Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 117 с. : ил.

1 Морфологические модели в задачах анализа изображений

1.1 Общие черты морфологических методов как инструмента дня получении новых знаний.

1.2 Проблема узнавания изображений

1.2.1 Традиционные алгоритмы узнавания, основанные

на морфологических моделях.

1.2.2 Теоретиковозможпостные модели узнавания . . .

1.3 Проблема оценивания параметров объекта по его изображению .

1.3.1 Морфологические модели изображений объекта для оценивания его параметров

1.3.2 Уточенения модели роль измерительного прибора и среды

1.4 Непараметрические задачи морфологический подход . .

1.4.1 Проблема фильтрации изображений .

1.4.2 Задача подавления помех
1.4.3 Сегментация изображений обнаружение и локализация неизвестных объектов.
1.4.4 Задача определения формы текстурнозиачйого изображения








Оглавление
1.4.5 Прогнозирование фрагментов июбражения, основанное на морфологической модели.
2 Качество морфологических методов как технологии получения новых знаний
2.1 Сравнительный анализ морфологических алгоритмов узнавании
2.1.1 Байесовское решение ,
2.1.2 Статистическое моделирование нечеткого элемента
2.1.3 Сравнительный анализ алгоритмов в вычислительном эксперименте.
2.2 Сравнительный анализ алгоритмов обнаружении и локализации объектов на изображении
2.2.1 Морфологический алгоритм.
2.2.2 Локальный корреляционный алгоритм
2.2.3 Локальный алгоритм ранговой коррелиции ,
2.2.4 Сравнение алгоритмов.
2.3 Качество алгоритма определения формы текстурнозначного изображения.
3 Приложения
3.1 Анализ изображений геологических структур
3.1.1 Оценивание параметров особенностей геологической формации
3.1.2 Прогнозирование изображений геологических структур.
3.2 Оценивание качества поверхности образца сплава алюминия по его изображениям.
3.2.1 Пространство изображений микротекстур.
3.2.2 Поле направлений на изображении.
3.2.3 Результаты анализа
Введение


Другие приложения были найдены в работе, посвященной оцениванию качества металлопрокатной продукции компании АЬСОА. Соответствующие прикладные задачи и полученные результаты отражены в основном тексте диссертации. Основные положения и результаты диссертации были представлены на 5й Международной конференции Распознавание Образов и Анализ Изображений Новые Информационные Технологии РОАИ0, й и й Всероссийской конференции Математические методы распознавания образов, а также опубликованы в 3х печатных работах. Измерительные приборы и устройства играют определяющую роль в развитии физической науки и в производстве. Традиционно удобство измерительного прибора определялось тем, насколько полно измеряемая им величина характеризует значения параметров объекта, интересующих исследователя. Устройство, выполняющее так называемые прямые измерения такое как, скажем, вольтметр для измерения разности потенциалов, требует минимальных дополнительных затрат в использовании. Компьютеризация и широкое внедрение вычислительной техники привели к тому, что интерпретация т. Таким образом, при наличии вычислительной составляющей в измерительной системе можно считать что косвенные измерения по трудозатратам равноценны прямым. Существуют, однако, устройства, которые сложно классифицировать как выполняющие прямые либо косвенные измерения вследствие их устройств специфичности. Речь идет о приборах, основная функция которых состоит в визуализации некоторых параметров изучаемого объекта с целью последующего анализа их исследователем.