Панкова Александра Валериевна

Перечень ссылок по теме

1. http://masters.donntu.ru/2006/kita/varshavskaya/diss/index.htm

Автореферат магистерской работы. Метод, основанный на комплексном вейвлет-преобразовании «двойного дерева». Метод, основанный на использовании лог-полярных энергетических вейвлет-сигнатур.

2. http://leader.cs.msu.su/~luk/HMM_rus.html

Описание скрытых Марковских моделей для обработки изображения. Представлены Forward-backward алгоритмы (алгоритмы прямого и обратного хода), Алгоритм Витерби, Алгоритм Баума-Уэлша.

1. cmp.felk.cvut.cz/twiki/pub/PRINCESS/TulaPrincessPage/dvoenko_ioi2006.pdf

Использование древовидных Марковских моделей в анализе массивов взаимосвязанных данных. Рассматривается задача распознавания объектов, образующих массив взаимосвязанных данных, который представлен как двухкомпонентное Марковское случайное поле со скрытой компонентой классов объектов и наблюдаемой компонентой признаков. Эффективная процедура распознавания основана на древовидной аппроксимации графа смежности элементов массива.

2. http://kungurka.imm.uran.ru/inf/history33/sbornik/pdf/anikeev.pdf

Статья "Разработка системы оптического распознавания факсимильного текста на основе скрытых Марковских моделей". В статье к распознаванию факсимильного текста предлагается построить модели, соответствующие символам алфавита распознаваемого языка, и в процессе распознавания находить такие последовательности моделей символов, которые бы наилучшим образом соответствовали словам текста.

3. http://kungurka.imm.uran.ru/inf/history33/sbornik/pdf/tsopkalo.pdf

Теория скрытых Марковских моделей и ее применение для оптического распознавания печатных символов. В основе построение модели лежит допущение о том, что сигнал может быть описан случайным процессом, параметры которого могут быть определены конкретным способом. Обзор.

4. http://irtc.org.ua/image/Files/kovtun/kovtun_usim_2003(4)_rus.pdf

Текстурная сегментация изображения на основании Марковских случайных полей. В данной статье вводится модель изображения, состоящего из нескольких текстур. Данная модель позволяет избежать каких-либо дополнительных ограничений на рассматриваемые Марковские случайные поля, таких, как авторегрессионность или гауссовость. Также рассматриваются возможные постановки задач сегментации, основанные на указанной модели, и исследуются возможности их решения.

5. http://daily.sec.ru/dailypblshow.cfm?rid=5&pid=4425&pos=8&stp=10

Статья об использовании Марковских полей для обработки изображения лица. Рассмотрены методы распознавания человека по изображению лица. Достоинства и недостатки, сравнение. Метод главных компонент. Линейный дискриминантный анализ. Синтез объектов линейных классов. Гибкие контурные модели лица. Сравнение эластичных графов. Скрытые Марковские модели.

6. http://gultyaeva.sdbe.ami.nstu.ru/my_article/report8.pdf

Модификации одномерных скрытых Марковских моделей для задачи распознавания лиц. В данной работе представлен один из статистических методов распознавания изображения лиц людей, основанный на одномерных скрытых марковских моделях. Рассмотрены некоторые модификации моделей, увеличивающие распознающие свойства системы.

7. http://users.i.com.ua/~agp1/articles/hmm.pdf

Эта статья представляет наблюдаемый образцовый эквивалент Скрытым Марковским Моделям. Описанная модель не содержит скрытую часть и имеет такие же свойства, как соответствующие СММ. Приведенная НММ направляется к некритическому и очевидному усовершенствованию в главных алгоритмах.

8. http://www.nsu.ru/matlab/MatLab_RU/conf2002/thesises/section1/sirota/sirota.asp.htm

Рассматриваются задачи оценивания случайных полей, описывающих изображения, наблюдаемые в присутствии помех естественного и искусственного происхождения. В отличии от классического случая задания поля на двумерной сетке прямоугольной формы, в работе рассмотрен ряд задач, требующих реализации алгоритмов рекуррентной фильтрации для полей с границами произвольной формы, внутренними областями закрытия изображений или нескольких полей, разделенных границей произвольной формы.

9. http://www.visa.net.ua/content/maket011.pdf

Методы автоматической идентификации лиц. Геометрический метод. Скрытые Марковкие модели. Сверточная нейронная сеть. В работе рассмотрены наиболее распространенные методы идентификации лиц. Основное внимание уделялось временным характеристикам работы алгоритмов, а также их качеству идентификации. Цель данной работы состоит в определении наиболее перспективного алгоритма для последующей его реализации в виде аппаратно-программного комплекса.

10. http://orel3.rsl.ru/dissert/EBD_961_sapunovGV.pdf

Система автоматического расспознавания речевых команд для параллельных архитектур. Показаны возможности применения генетических алгоритмов для оптимизации процесса обучения скрытых Марковских моделей тренировочными последовательностями. Приведена разработка генетического алгоритма, предназначенного для работы со скрытыми Марковскими моделями речевых команд. Описаны исследования эффективности оптимизации обучения скрытых Марковских моделей с помощью генетического алгоритма.

11. http://gultyaeva.sdbe.ami.nstu.ru/my_article/report5.pdf

В данной статье представлен один из статистических методов распознавания лиц людей по их изображениям – скрытые Марковские модели (СММ ) с дискретным временем. На примере одномерной СММ рассмотрены различные методы извлечения наблюдений и выбора элементов СММ, влияющие на описательную способность модели.

1.http://www.dvo.sut.ru/libr/rts/i143emdi/vved.htm

На этой странице вы можете найти полезную информацию по методам обработки двумерной информации: параллельные оптико-электронные системы для обработки двумерной информации, определение параметров бинарных случайных масок при классификации изображений типа “текстура”.

2. http://cgm.graphicon.ru/

Графика и Мультимедиа. Научно-образовательный сетевой журнал, посвященный компьютерной графике, машинному зрению и обработке изображений. Можно найти статьи по обработке изображений.

3. http://www.pereplet.ru/obrazovanie/stsoros/68.html

В статье детально описана обработка изображений скользящим окном. Введены модели помех при регистрации изображений и предложены соответствующие им методы и алгоритмы фильтрации помех: линейные и медианные фильтры. Рассмотрены некоторые прикладные задачи.

4. http://www.stanislaw.ru/rus/studies/imagine.asp

Обработка изображений, распознавание образов. Представлены некоторые методы выделения границ, изменения цветности (бинаризация, оттенки серого, негатив), изменение яркости и контрастности.

5. http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/0_1.php

В этой работе рассматриваются черно-белые (бинарные) изображения. Их легче получать, хранить и обрабатывать, чем изображения, в которых имеется много уровней яркости. Однако, поскольку в бинарных изображениях кодируется информация лишь о силуэте объекта, область их применения ограничена. Внимание акцентируется на таких простых геометрических характеристиках изображений, как площадь объекта, его положение и ориентация.

6. http://www.lampai.tsure.ru/research/practics/index.htm

Обнаружение и распознавание образов (детекция и идентификация лиц, обнаружение и сопровождение объектов, распознавание текста, поиск изображений по графическому запросу). Текстурный анализ. Анализ сцен.

7. http://algolist.manual.ru/compress/image/leo_lev/

Введение в вейвлет-анализ. Ортогональные вейвлеты и многомасштабный анализ. Биортогональные вейвлеты, вейвлет-пакеты, сжатие изображений. Вейвлет-анализ в компьютерой графике. Лифтинг. Мультивейвлеты.

8. http://www.lampai.tsure.ru/research/theory/appl_non-additivemesures.htm

Алгоритм выделения контрольных точек по критерию максимума кривизны. Алгоритм выделения контрольных точек и получения минимального полигонального представления обратным методом площадей. Алгоритм сглаживания при нечетких ограничениях. Алгоритм нахождения минимального полигонального представления контура.

9. http://www.lampai.tsure.ru/publications/goncharov/Goncharov%20-%20Face%20Detection% 20and%20Recognition.pdf

Разработка и исследование алгоритмов и методов детекции и идентификации лиц на полутоновых изображениях. В работе предложены новые подходы и алгоритмы к решению задач идентификации и детекции фронтальных лиц на полутоновых изображениях. Описана процедура построения псевдометрики на полутоновых изображениях, рассмотрены ее основные свойства. Конструктивно показана инвариантность предложенных методов идентификации и детекции относительно нелинейных искажений яркостной характеристики изображения, возникающих естественным образом в цифровых фотосенсорах.

10. http://www.ict.edu.ru/ft/005246/558.pdf

Анализируются модели и методы оценивания пространственно-временных деформаций последовательностей изображений. В рамках метода максимального правдоподобия проводится синтез оптимальных алгоритмов оценивания параметров межкадровых пространственных деформаций гауссовских изображений в условиях полной априорной определенности. Находится нижняя граница дисперсии погрешностей, возникающих при решении задачи оценивания параметров деформаций. Обосновывается корректность использования компенсационного подхода при оценивании межкадровых пространственных деформаций. Рассматриваются тензорные процедуры рекуррентного оценивания Марковских сдвигов изображений последовательности кадров. Проводится анализ подходов к преодолению априорной неопределенности при синтезе алгоритмов оценивания пространственных деформаций.

11. http://jakovlev.boom.ru/science/paper/paper1.pdf

В работе дан обзор наиболее часто используемых методов, применяемых для анализа и моделирования текстур. Описаны методы, основанные на измерении пространственной частоты; методы, основанные на вычислении количества перепадов на единицу площади изображения; методы, использующие матрицу смежности значений яркости и другие. Представлены достоинства и недостатки каждого метода.

12. http://iu5.bmstu.ru/~philippovicha/ITS/IST4b/ITS4/Fyodorov.htm

Предложено большое количество алгоритмов обработки бинарных растров: заливка замкнутых областей растра, утолщение и сужение контуров, получение остова линий, получение огибающих контуров и т.д. Представленные алгоритмы являются основой для всех видов обработки бинарных растров и характеризуются высокой надежностью и оперативностью.

13. http://www.dvo.sut.ru/libr/rts/i143emdi/1.htm

В данной статье проводится анализ существующих методов обработки (анализа) изображений с целью их распознавания и рассмотрены пути построения устройств оптико-электронной обработки изображений. Распознавание трактуется как максимальное сжатие объема информации или устранение избыточности обрабатываемых изображений.

14. http://cgm.graphicon.ru/content/view/147/62/

В статье описываются методы сегментации изображения. Сегментацией изображения называется разбиение изображения на непохожие по некоторому признаку области. Предполагается, что области соответствуют реальным объектам, или их частям, а границы областей соответствуют границам объектов. Сегментация играет важную роль в задачах обработки изображений и компьютерного зрения.

15. http://www.usion.ru/obrabot.php

Статья по обработке УЗИ изображения. Описывается система, предназначенная для комплексного анализа изображений с ультразвуковых установок, рентгеновских, компьютерных и магниторезонансных томографов, рентгеновских и ангиографических аппаратов. Система позволяет измерять дистанции, углы, плотность ткани. Осуществляет сглаживание изображения при масштабировании (6 алгоритмов), калибровку шкалы измерений (для УЗИ-исследований).

16. http://www.mycomp.com.ua/text/8296;jsessionid=E1BB995E06B493A68EE2987645D0360A

В статье описаны методы для преобразования цветного изображения в черно-серое, преобразования цветного изображения в черно-белое. Представлены методы выполнения инверсии, размытости изображения. Все показано на примерах. Представлены программы.

17. http://uiip.bas-net.by/studies/referat_Bucha.pdf

Представлен алгоритм интерактивного выделения объектов местности на аэрокосмических снимках , который обеспечивает более быстрое (в среднем в 4 раза быстрее ) выделение объектов местности по сравнению с другими интерактивными подходами. Данный алгоритм позволяет оператору наблюдать и корректировать результат в реальном времени на больших аэрокосмических изображениях и получать векторное описание зашумленных или частично невидимых объектов, которые практически невозможно обработать автоматическими подходами.

18. http://www.mmro.ru/files/mmro9.pdf

Математические методы распознавания образов. Сборник статей.

19. http://www.optdesign.ru/book/242.pdf

Цифровая оработка изображений в информационных системах. Учебное пособие. Представлено описание: дискретизации и квантования непрерывных изображений, фильтрации изображений, восстановления изображений, геометрического преобразования и привязки изображения.

20. http://foroff.phys.msu.su/phys/med/voronez/ANNOT_N.html

Аннотация программ учебных курсов специализации "медицинская физика". Ультразвук в медицине. Математические методы обработки изображения.

21. http://www.computerra.ru/1126/

Применение вейвлет-преобразования к обработке медицинских сигналов и изображений.

1. http://www.freevbcode.com/ShowCode.asp?ID=5785

На этой странице вы найдете пример того, как разложить цветное изображение на состовляющие цвета RGB используя Visual Basic. Англоязычная страница.

2. http://www.codenet.ru/progr/vbasic/bit/IDE.php

На этой странице вы найдете полезную информацию о настройке IDE Visual Basic. Описаны основные возможности языка Visual Basic. Описаны основные вкладки и приведены примеры их использования.

3. http://www.helloworld.ru/texts/comp/lang/vbasic/vb2/vb2.htm

Краткое описание основ программирования на Visual Basic. Описание применения средств Visual Basic для графического представления данных.

1. http://www.ob-ultrasound.net/

Что такое ультразвук? Для чего применяется УЗИ. Англоязычная страница. What are Obstetric Ultrasound Scans?

2. http://www.usion.ru/rabota.php

Статья приводит краткое описание работы сканера УЗИ. Описываютяс наиболее часто используемые виды УЗИ: исследование в М-модальном и двумерном режимах, допплеровское исследование.

3. http://health.howstuffworks.com/ultrasound1.htm

What is Ultrasound? Ultrasound or ultrasonography is a medical imaging technique that uses high frequency sound waves and their echoes. The technique is similar to the echolocation used by bats, whales and dolphins, as well as SONAR used by submarines.

4.http://www.ultrasounds.ru/php/content.php?id=251

Страница содержит полезную информацию о технических характеристиках, режимах работы, опциях Ультразвукового аппарата ALOKA SSD 3500.

5. http://www.cyrmed.com/articles.shtml?action=print_article&a_id=1150235430

На этой странице вы можете найти информацию о том, что такое УЗИ, какие органы можно исследовать с помощью УЗИ, как подготовиться к УЗИ, принцип получения изображения при УЗИ.

6. http://www.aloka.ru/gloss.html

Словарь английских УЗИ-терминов и сокращений.

7. http://ultrasound.net.ua/page/text/name%3Dendometriosis/print%3D1

На странице вы найдете информацию о сферах применения ультразвука в медицине. Приведены краткие сведенья о методе проведения исследования. Описаны болезни, определяемые с помощью УЗИ.

1. http://www.fertilitynetwork.com/articles/articles-ivf.htm

Что такое ЭКО? Англоязычная страница. In Vitro Fertilization (IVF).

2. http://infertility.popmed.ru/IVF/regimen_IVF/

На этой странице вы можете узнать о том, что такое ЭКО, в каких случаях применяется ЭКО. Также представлена схема метода (схема лечения бесплодия методом экстракорпорального оплодотворения).

3. http://www.isida.ua/ru/parts/02/1.html

Резюме лечебного цикла экстракорпорального оплодотворения.

1. http://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-4-html/17.htm

В статье рассматривается один из возможных подходов к построению медицинских информационно-справочных систем, основанный на применении многослойных пространственных моделей объектов. В результате сопоставления целей и задач пространственного моделирования в геоинформационных системах (ГИС) и медицине (анатомии человека) выработаны рекомендации по выбору инструментальных средств, реализующих предложенный подход при разработке прикладных медицинских систем.

2. http://www.ineum.ru/level2/publications/imitation.html

Статья: "Проектирование компьютеризованных медицинских диагностических комплексов с применением имитационных моделей".

3. http://users.i.com.ua/~dydyrko/3_unimed.htm

Описание аппаратно-программного компьютерного комплекса регистрации и документирования ультразвуковых исследований "Унимед". Описана картотека "УниМед" (версия 5.0) Win95/98 для ультразвуковой диагностики.