Библиотека материалов по теме магистерской работы
Тематические статьи
1. Segmentation of Color Images Using Genetic Algorithms: A Survey
Авторы: Prerna Pachunde, Prof.Vikal.R.Ingle, Prof. Dr Mahindra. A. Gailwad
Описание: Segmentation subdivides an image into its constituent regions or objects. The level to which the subdivision is carried depends on the problem being solved. Color images can increase the quality of segmentation, but increase the complexity of problem. Genetic algorithms are well suited to optimizing complex problems such as image segmentation. This paper gives state- of –art of Genetic Algorithm based segmentation methods. We discuss the feasibility of using genetic algorithms to segment general color images and discuss the issues involved in designing such algorithms.
Источник: Segmentation of Color Images Using Genetic Algorithms: A Survey
Авторы: T. R. Gopalakrishnan Nair, Suma V, Manas S
Описание: Retention of secrecy is one of the significant features during communication activity. Steganography is one of the popular methods to achieve secret communication between sender and receiver by hiding message in any form of cover media such as an audio, video, text, images etc. Least significant bit encoding is the simplest encoding method used by many steganography programs to hide secret message in 24bit, 8bit colour images and grayscale images. Steganalysis is a method of detecting secret message hidden in a cover media using steganography. RS steganalysis is one of the most reliable steganalysis which performs statistical analysis of the pixels to successfully detect the hidden message in an image. However, existing steganography method protects the information against RS steganalysis in grey scale images. This paper presents a steganography method using genetic algorithm to protect against the RS attack in colour images. Stego image is divided into number of blocks. Subsequently, with the implementation of natural evolution on the stego image using genetic algorithm enables to achieve optimized security and image quality.
Источник: Genetic Algorithm to Make Persistent Security and Quality of Image in Steganography from RS Analysis
3. Analysis on Algorithm of Wavelet Transform And Its Realization in C Language
Авторы: Zhao Hong-tu, Xi Dong-mei
Описание: Wavelet analysis is a branch of mathematics which formed and developed in the late 1980s. With the development and maturation of wavelet theory and application, wavelet transform has been widely applied to most aspects of engineer, but usually only use the MATLAB wavelet toolbox to do program. In order to reflect the algorithm and connotation of wavelet transform deeply, we should write the program ourselves to realize some functions. In this paper, we will introduce the theory and algorithm analysis on Mallat algorithm of wavelet transform. And then, we will give the program flowchart of this algorithm which is realized in C language. Finally we will take the DB2 wavelet for example to program the wavelet transform in C language, and using MATLAB to draw waveform figures of using this algorithm and MATLAB wavelet toolbox to compare the results.
Источник: Analysis on Algorithm of Wavelet Transform And Its Realization in C Language
4. Алгоритм декомпозиционного Вейвлет-преобразования изображений
Авторы: Семенов В.И., Желтов П.В., Павлова Н.В., Григорьев В.Г.
Описание: За последние десятилетия для преобразования сигналов с целью их анализа, отчистки от шумов и сжатия содержащейся в них информации все большее применение находят методы вейвлетпреобразования сигналов. В статье рассматривается разработанное авторами алгоритм вейвлетпреобразования изображений, основанный на разложении сигналов на множество уровней декомпозиции. В качестве вейвлетов использованы производные функции Гаусса, применение которых повышает точность вейвлет-преобразования. Для обеспечения быстродействия расчеты выполняются применением быстрого Фурье-преобразования. Приведены результаты применения разработанного алгоритма для преобразования изображений. Сравнение полученных результатов преобразования с результатами, полученными на основе алгоритма Малла с применением вейвлета Добеши-1 показывает, что точность преобразования с использованием предлагаемого алгоритма выше, чем с применением алгоритма Малла. При этом обеспечивается более высокое быстродействие процесса преобразования сигналов. Рассматриваемый алгоритм вейвлет-преобразования изображений может быть использован для решения различных задач преобразования изображений.
Источник: Алгоритм декомпозиционного Вейвлет-преобразования изображений
5. Обработка томографических изображений при помощи Вейвлет-анализа
Авторы: М.А. Любимова, Т.Н. Князева
Описание: Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме обработки томографических изображений при помощи вейвлет-анализа. Проанализированы особенности методов обработки изображений, показания, что вейвлеты – это волновая форма сигнала ограниченной длительности, которая имеет среднее значение ноль. Вейвлет сопоставим с синусоидальной волной; они являются основой анализа Фурье. Метод вейвлет-анализа позволяетпроизводить обработку томографических изображений с использованием большого временного интервала, где требуется более четкая информация о низкой частоте, и более короткие области, когда необходима информация о высокой частоте. Выделяются и описываются характерные особенностипо настройкам параметров вейвлет-преобразований, неудачный выбор которых снижает надежность выявления изменений структуры сигналов при изменении состояния системы. Рассматриваются ключевые этапы реконструкциитомографических изображений в формате DICOM при помощи методавейвлет-анализа;исследован алгоритм шумоподавления. Практическая область применения вейвлет-анализа не ограничивается цифровой обработкой сигналов; она также охватывает физические эксперименты, численные методы и другие области физики и математики. Благодаря способности анализировать нестационарные сигналы, вейвлет-анализ стал мощной альтернативой преобразованию Фурье в ряде медицинских приложений.
Источник: Обработка томографических изображений при помощи Вейвлет-анализа
Авторы: А.А. Жарких
Описание: В работе представлен алгоритм вейвлет-преобразования в базисе Хаара над полем Галуа нечетной характеристики. Предложена также методика его использования в обработке изображений формата BMP. Представлены результаты применения этого преобразования к строкам полноцветного изображения. Обсуждаются перспективы использования методики для аудио, видео и текста.
7. Применение генетических алгоритмов и Вейвлет-преобразований для повышения качества изображений
Авторы: А.А. Белоусов, В.Г. Спицын, Д.В. Сидоров
Описание: Разработан двухэтапный метод повышения качества цветных изображений. Разработанный метод позволяет понижать уровень шумов и одновременно оптимизировать яркость и контраст изображения. Для удаления шумов применяется вейвлетная фильтрация, для настройки яркости и контраста – генетический алгоритм.
Источник: Применение генетических алгоритмов и Вейвлет-преобразований для повышения качества изображений
Переводы статей
8. Сегментация цветных изображений, используя генетические алгоритмы: обзор
Авторы: Prerna Pachunde, Prof.Vikal.R.Ingle, Prof. Dr Mahindra. A. Gailwad
Автор перевода: П.Ю. Гаврютченков
Описание: Сегментация подразделяет изображение на свои субъекты или объекты. Уровень, к которому несут подразделение, зависит от решаемой проблемы. Цветные изображения могут увеличить качество сегментации, но увеличить сложность проблемы. Генетические алгоритмы хорошо подходят для оптимизации сложных проблем, таких как сегментация изображения. Эта бумага дает государство - искусство Генетического Алгоритма базировало методы сегментации. Мы обсуждаем выполнимость использования генетических алгоритмов, чтобы сегментировать общие цветные изображения и обсудить проблемы, вовлеченные в проектирование таких алгоритмов.
Источник: Segmentation of Color Images Using Genetic Algorithms: A Survey
Авторы: T. R. Gopalakrishnan Nair, Suma V, Manas S
Автор перевода: П.Ю. Гаврютченков
Описание: Задержание тайны - одна из значительных особенностей во время коммуникационной деятельности. Стеганография - один из популярных методов, чтобы достигнуть секретной связи между отправителем и управляющим, скрывая сообщение в любой форме СМИ покрытия, таких как аудио, видео, текст, изображения и т.д. Наименее значительное кодирование долота - самый простой метод кодирования, используемый многими программами стеганографии, чтобы скрыть секретное сообщение в 24 битах, 8-битные цветные изображения и изображения шкалы яркости. Стеганография - метод обнаружения секретного сообщения, скрытого в покрытии СМИ, использующие стеганографию. RS стеганография является одним из самых надежных стеганализов, который выполняет статистический анализ пикселей, чтобы успешно обнаружить скрытое сообщение по изображению. Однако существующий метод стеганографии защищает информацию от RS стеганализа по изображениям шкалы яркости. Эта работа представляет метод стеганографии, используя генетический алгоритм, чтобы защитить от нападения RS в цвете изображения. Имидж Стего разделен на число блоков. Впоследствии, с внедрением естественного развития на стего изображении, используя генетический алгоритм позволяет, чтобы достигнуть оптимизированной безопасности и качества изображения.
Источник: Genetic Algorithm to Make Persistent Security and Quality of Image in Steganography from RS Analysis
10. Анализ алгоритма вейвлет преобразований и его реализация на языке C
Авторы: Zhao Hong-tu, Xi Dong-mei
Автор перевода: П.Ю. Гаврютченков
Описание: Вейвлет анализ - отрасль математики, которая сформировалась и развилась в конце 1980-х. С развитием и созреванием вейвлет теории и заявления, вейвлет преобразования широко применялись к большинству аспектов инженера, но обычно только используя комплект вейвлет инструментов MATLAB, чтобы сделать программу. Чтобы отразить, что алгоритм и коннотация вейвлет преобразований глубоки, мы должны написать программу сами, чтобы осознать некоторые функции. В этой статье мы введем теорию, и анализ алгоритма Mallat вейвлет преобразований. И затем, мы дадим блок-схему программы этого алгоритма, который написан на языке C. Наконец мы возьмем вейвлет DB2, например, чтобы программировать вейвлет преобазования на языке C, и используем MATLAB, чтобы нарисовать формы волны этого алгоритма, использую комплект вейвлет инструментов MATLAB, чтобы сравнить результаты.
Источник: Analysis on Algorithm of Wavelet Transform And Its Realization in C Language