+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Развитие методов моделирования и анализа цифровых изображений и их применение

Развитие методов моделирования и анализа цифровых изображений и их применение
  • Автор:

    Акишина, Елена Павловна

  • Шифр специальности:

    05.13.18

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2005

  • Место защиты:

    Дубна

  • Количество страниц:

    134 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    250 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
" 2 Фильтрация изображений оптической когерентной томографии 2.1 Схема прибора для оптической когерентной томографии


Содержание
1 Введение

2 Фильтрация изображений оптической когерентной томографии

2.1 Схема прибора для оптической когерентной томографии

2.2 Фильтрация ОКТизображений

2.2.1 Постановка задачи

2.2.2 Алгоритм фильтрации ОКТизображений.

2.2.3 Сравнение с вииеровской фильтрацией .

2.3 Анализ результатов фильтрации изображений.

2.3.1 Фильтрация на основе одного изображения

2.3.2 Фильтрация на основе нескольких изображений .


2.4 Создание базы данных для ОКТприбора.
2.4.1 Структура базы данных.
2.4.2 Формы для ввода информации в базу данных . .
2.4.3 Инструкция по работе с базой данных.
2.5 Выводы к Главе 2
3 Изучение структур сильного выгорания 1Ю2
3.1 Изучение структур сильного выгорания ИОг с помощью
клеточных автоматов .
3.1.1 Концепция клеточного автомата.
3.1.2 Преобразование микрофотографий в цифровой вид
3.1.3 Алгоритмы обработки цифровых изображений . .
3.1.4 Алгоритмы моделирования процессов формирования поверхностных структур
3.2 Изучение динамики структур сильного выгорания .
3.2.1 Оценка пространственного беспорядка.
3.2.2 Термодинамика размера пор.
3.2.3 Флуктуация размера пор .
3.2.4 Динамика объема пор.
3.3 Фрактальный анализ структур сильного выгорания 1Юг
3.3.1 Исследуемые микрофотографии.
3.3.2 Фрактальный анализ микрофотографий
3.3.3 Обсуждение результатов фрактального анализа .
3.4 Выводы к Главе 3 .
4 Заключение
Литература


Новый подход на основе клеточных автоматов для моделирования динамики процесса эволюции уранового топлива в результате его сильного выгорания. Новые алгоритмы на основе клеточных автоматов для обработки изображений структур поверхностного слоя уранового топлива в результате его сильного выгорания. Новые результаты, полученные путем анализа и моделирования • гіт-зффекта с помощью клеточных автоматов. Новая численная характеристика, позволяющая контролировать степень выгорания топлива в процессе его выработки в реакторе. Различие между верхним, тонким эпидермисом и глубокой более плот-ной дермой определяется анатомически своими сосудистыми характеристиками. Эпидермис отделен от дермы мембраной. Кроме того, эпидермис и дерма имеют различное содержание коллагена и других биохимических веществ, и поэтому их можно идентифицировать по их физическим характеристикам рассеивания света. Первые ОКТ-изображения показали, что искажения вызываются главным образом хаотическим рассеиванием света тканыо кожи. Дли повышения надежности диагноза, необходимо было улучшить качество ОКТ-изображений при минимальной потере полезной информации. Мы приводим первые результаты его применения к модельным примерам и к реальным ОКТ-изображеииям в разделе 2. Однако, так как оптическая система ОКТ-прибора позволяет получать сразу несколько изображений с одного и того же места на коже пациента, то алгоритм данного фильтра был обобщен на случай нескольких изображений. Алгоритм фильтрации, использующий сразу несколько изображений описан в разделе 2. Для хранения и анализа информации о пациентах, пятнах на их коже и соответствующих ОКТ-изображеииях разработана СУБД. Фильтр и СУБД интегрированы в програмное обеспечение ОКТ-прибора. Экспериментальное устройство для получения изображений тканей построено на основе унимодального фиберного интерферометра Майкельсона с полупроводниковым супер-люминисцентпым диодом: А = 0. ДА = им, мощность интенсивности на поверхности объекта составляет х “сватт []. Рис. Оптическая длина другого (опорного) плеча сканируется с постоянной линейной скоростью V. Интерфереционный сигнал на частоте Доплера / = 2У/А пропорционален коэффициенту отражения нерассеивающей компоненты оптической неоднородностью внутри образца. Положение неоднородности определяется равенством оптических путей для интерферирующих лучей света. Пространственное разрешение в продольном направлении (в глубину образца) примерно совпадает с когерентной длиной (~ “7м). Сканирование в поперечном направлении реализуется с помощью механико-оптической системы, которая перемещает положение фокуса излучающего пробника по поверхности образца. Пространственное разрешение в поперечном направлении определяется радиусом а фокусного пятна, которое составляет менее х -6м. Обычно радиус а выбирается таким образом, чтобы отношение 2п7га2/А (где п « 1. Получаемый интерференционный сигнал проходит стадии аналоговой и цифровой ^ обработки. Компактный ОКТ-прибор содержит оптико-электронную часть вместе с внешним гибким оптическим кабелем, который заканчивается пробником. Он подключается с помощью обычного кабеля к источнику напряжения, а с помощью специального кабеля к интерфейсной карте персонального компьютера (ПК). Регистрация и обработка изображений управляется с клавиатуры ПК. Специальное программное обеспечение позволяет контролировать работу ОКТ-прибора, обработку и представление изображений в среде ЭОЭ и Viiidows. Поперечная двумерная сканирующая система обеспечивает движение зондирующего пучка по всей исследуемой поверхности, позволяя, таким образом, получать трехмерные изображения [). Фильтрация ОКТ-изображений 2. Допустим ? Х2). В результате хаотического рассеивания света ткаиыо кожи мы получаем зашумленный сигнал ? Фильтр дает оценку ? С(гс)) полученную на основе измеренных данных {^(гг), /х = 1,. М}. Здесь М - это число ОКТ-изображений, полученных с одного и того же места на коже пациента. Для решения поставленной задачи будем следовать работе Колмогорова [] и вероятностному подходу к хаосу и сложным системам, развитому в [, ], где неопределенность сложных систем оценивается вероятностно [, ].

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.999, запросов: 966