Методы построения специализированных векторизаторов для конструкторской документации электронных средств

Оглавление
Обозначения и сокращения б
Введение
Глава 1. Анализ современного состояния автоматизации документирования
1.1. Анализ особенностей конструкторской документации.
1.1.1. Виды конструкторской документации
1.1.2. Анализ особенностей текстовой документации.
1.1.3. Анализ особенностей графической документации.
1.1.4. Выводы.
1.2. Оценка эффективности векторизаторов
1.2.1. Анализ особенностей современных векторизаторов.
1.2.2. Разработка тестовой выборки
1.2.3. Описание тестовой выборки
1.2.4. Оценка работы векторизаторов на тестовой выборке.
1.2.5. Выводы.
1.3. Анализ подходов к векторизации.
1.3.1. Предварительная обработка
1.3.2. Распознавание текста.
1.3.3. Скелетизация изображения и выделение контуров
1.3.4. Объединение текстовых и графических данных.
1.3.5. Выводы.4
1.4. Постановка задачи разработки специализированного векторизатора для КД ЭС.
1.5. Выводы.
Глава 2. Разработка модели специализированного векторизатора
2.1. Методы классификации
2.1.1. Классификация на основе дерева решений
2.1.2. Классификация на основе искусственных нейронных сетей. .
2.2. Распознавание текстовых областей изображения
2.2.1. Классификация с использованием перцептрона Румельхарта. . .
2.3. Повышение качества распознаваемого текста за счет использования дополнительного классификатора
2.4. Скелетизация и оптимизация скелета об
2.4.1. Методы скелетизации.
2.4.2. Оптимизация скелета.
2.5. Выделение сложных графических объектов
2.5.1. Аппроксимация ребер сплайнами.
2.5.2. Нахождение окружностей и дуг на изображении.
2.5.3. Эвристические алгоритмы для выявления сложных графических объектов.
2.6. Разработка алгоритмической модели специализированного векторизатора
2.7. Выводы
Глава 3. Разработка алгоритмов специального векторизатора
3.1. Маркировка бинарного изображения
3.1.1. Представление бинарного изображения в виде квадрантного дерева
3.1.2. Построение и обход квадрантного дерева
3.1.3. Алгоритм нахождения смежных узлов квадрантного дерева. . . .
3.1.4. Алгоритм полурекурсивной маркировки.
3.1.5. Выделение текстовых компонент в квадрантном дереве
3.1.6. Эвристический анализ на основе расстояния Левенштейна. . 32. Построение и оптимизация скелета
3.2.1. Алгоритм построения скелета изображения
3.2.2. Алгоритм построения сплайнов на ребрах скелета.
3.3. Выявление сложных графических объектов.
3.3.1. Алгоритм поиска штриховок на изображении.
3.3.2. Алгоритм поиска стрелок
3.3.3. Алгоритм поиска окружностей.
3.4. Разработка структур данных
3.4.1. Экспорт в формат сЫ.
3.4.2. Экспорт в формат .
3.5. Выводы
Глава 4. Реализация и апробация специализированного векторизатора ИЗ
4.1. Архитектура, программной платформы
4.1.1. Требования к реализации специализированного векторизатора. .
4.1.2. Выбор языка реализации
4.1.3. Архитектура программной платформы.
4.2. Тестирование специализированного векторизатора
4.2.1. Результаты работы с тестовой выборкой.
4.3. Эффективность разработанного векторизатора
4.4. Основные результаты.
Список иллюстраций.
Список таблиц
Список использованных источников