Ви є тут

Разработка и исследование многомасштабных алгоритмов обработки и анализа изображений в производственных системах контроля качества

Автор: 
Вакунов Николай Вячеславович
Тип роботи: 
Дис. канд. техн. наук
Рік: 
2005
Артикул:
567183
179 грн
Додати в кошик

Вміст

Оглавление
Введение.
1 Обзор и анализ методов и алгоритмов обработки изображений на основе вейвлет преобразования
1.1 Теоретические основы вейвлет преобразования.
1.1.1 Непрерывное вейвлет преобразование
1.1.2 Ортогональное диадное вейвлет преобразование
1.1.3 Ортогональный многомасштабный анализ
1.1.4 Вейвлет преобразование дискретных сигналов
1.1.5 Двумерное вейвлет преобразование
1.2 Использование вейвлет преобразований в обработке изображений
1.2.1 Общие принципы вейвлет обработки изображений
1.2.2 Сжатие изображений
1.2.3 Удаление шума на изображении
1.2.4 Формирование запроса изображения
1.3 Анализ возможностей разработки и модификации вейвлет алгоритмов
для построения автоматизированных систем обработки изображений
Выводы по Главе 1.
2 Разработка алгоритмов обработки полутоновых изображений на основе вейвлет преобразования
2.1 Разработка математической модели полутонового изображения.
2.2 Разработка алгоритма локальной фильтрации в области вейвлет коэффициентов
2.3 Разработка алгоритма гомоморфной фильтрации на основе вейвлет преобразования
2.4 Разработка алгоритма кратномасштабного представления сигнала с адаптивным выбором коэффициентов изменения масштаба.
Выводы по Главе 2 .
3 Разработка алгоритмов выделение признаков изображения на основе вейвлет преобразования
3.1 Постановка задачи.
3.2 Выделение структурных элементов изображения на основе кратномасштабного представления.
3.2.1 Кратномасштабное представление полутоновых изображений
3.2.2 Выделение контуров на полутоновом изображении.
3.2.3 Сегментация изображений.
3.2.4 Скелетизация полутоновых изображений
3.3 Использование кратномасштабного представления кривых для анализа и редактирования структурных признаков изображений.
3.3Л Кратномасштабное представление кривых.
3.3.2 Сглаживание кривой.
3.3.3 Редактирование общего вида кривой
3.3.4 Редактирование особенностей кривой
3.3.5 Ориентация деталей кривой
3.4 Алгоритмы классификации изображений, основанные на вейвлет преобразовании.
3.4.1 Обеспечение доступа к информации в графических банках данных
3.4.2 Постановка задачи формирования запроса изображения.
3.4.3 Формирование метрики запроса.
3.5 Использование вейвлет преобразования для классификации текстур.
Выводы по Главе 3. .
4 Возможности практического применения алгоритмов вейвлет обработки изображений в промышленных приложениях .
4.1 Исследование возможностей применения вейвлет преобразования в промышленной металлографии.
4.1.1 Основные принципы формирования металлографических изображений
4.1.2 Использование вейвлетов для решения задачи фокусировки микроскопа при регистрации изображения.
4.1.3 Использование вейвлет алгоритмов для препарирования изображений микроструктуры металлов
4.1.4 Классификация изображений микроструктуры металла.
4.2 Основные аспекты применения вейвлет преобразования в промышленной компьютерной томографии.
4.2.1 Предварительная обработка проекций.
4.2.2 Реконструкция изображения по проекциям
4.2.3 Анализ томографического изображения.
4.2.4 Построение трехмерной модели объекта по плоским срезам
Выводы по Главе 4.
Заключение
Литература