Библиотека материалов по теме магистреской работы:
-
Информационная система идентификации микрокапель в покрытии, нанесенного методом вакуумного дугового напыления
Авторы: И.И. Иванова, С.Ю. Землянская
Описание: Иванова И. И., Землянская С. Ю. Исследование методов распознавания образов на снимке микрокапель в покрытии, нанесенного методом вакуумного дугового напыления. Выполнен анализ методов распознавания образов на снимке. Была выбрана предварительная последовательность действий для распознавания образов на изображении. Произведено сравнение результатов методов, на основе которых было принято решение какой из методов лучше использовать.
Источник: Інформаційні управляючі системи та комп’ютерний моніторинг (ІУС-2015) / Матерiали мiжнародної науково-технiчної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених. – Донецьк, ДонНТУ – 2015, электронное издание.
-
An Invitation to Image Analysis and Pattern Recognition
Авторы: Fred A. Hamprecht
Описание: В данной книге автор рассказывает о том, что такое комьютерное зрение, причины, существование которых приводят к затруднениям при обработке изображений. Также здесь описаны алгоитры кластерицации для изображений, такие как k-means, медианное и др.
Источник: https://www.dropbox.com/s/nq9q4psi7mqwaps/iiapr.compressed-ilovepdf-compressed.pdf?dl=0
-
Пару слов о распознавании образов
Авторы: А. Мальцев
Описание: Статья содержит в себе основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20. Эта статья задумана для того, чтобы человек, который никогда не занимался методами распознавания изображений, смог в течении 10-15 минут создать у себя в голове некую базовую картину мира, соответствующую тематике, и понять в какую сторону ему копать.
Источник: http://habrahabr.ru/post/208090/
-
C# How to: Image Edge Detection
Авторы: Dewald Esterhuizen
Описание:В данной статье описывается как средствами языка программирования высокого уровна C# можно выделить границы обектов, расположенных на изображении. А также какие методы лучше реализовываться по причине их эффективности и меньшей энергоёмкости.
Источник: http://softwarebydefault.com/2013/05/11/image-edge-detection/
-
Применение контурного анализа для распознавания образов на С#
Авторы: Грэг Дункан
Описание: Статья описывает теоретические основы контурного контуров и различные аспекты его практического применения для распознавания образов. Также в статью включена библиотека для выполнения операций контурного анализа и демонстрационные примеры. Первая часть статьи содержит основные определения и теоремы контурного анализа. В основном в статье описываются некоторые аспекты теории и проблемы оптимизации алгоритмов контурного анализа. Этому посвящена вторая часть статьи. В том же месте приводятся результаты работы алгоритмов, обсуждаются проблемы и недостатки данного метода. Третья часть описывает библиотеку ContourAnalysis на C#.
-
Исследование поверхностной плотности микрокапель в титановых покрытиях, полученных в вакуумно-дуговом испарителе с арочным магнитным полем
Авторы: О.О. Гранкина, Т.О. Гранкина
Описание:Несмотря на широкое распространение метода вакуумно-дугового испарения в машиностроении, исследователи мало уделяют внимания составу и количеству капельной фазы в покрытиях. Капельная фаза образуется в результате эрозии материала катода в катодных пятнах. На процессы генерации значительное влияние оказывают теплофизические характеристики катода и условия горения разряда. При этом образуются капли как микро -, так и нано- размеров. Опубликованные данные обычно рассматривают капли от 0,5 мкм и выше. Нижний предел размеров капель определяется разрешением используемого оборудования. В описанном исследовании была поставлена задача обнаружения и определения характеристик микрокапель с использованием атомно–силовой микроскопии и сканирующей лазерной конфокальной микроскопии на титановом покрытии и определение плотности распределения микрокапель от их размера. При нанесении покрытия использовался вакуумно–дуговой с арочным магнитным полем. Получено распределение поверхностной плотности микрокапель при различных диаметрах.
Источник: http://sntbul.bmstu.ru/doc/760856.html
-
Parallel approach of Sobel Edge Detector on Multicore Platform
Авторы: N.E.A. Khalid, S.A. Ahmad, N.M. Noor, A.F.A. Fadzil and M.N. Taib
Описание: Эта статья представляет параллельный алгоритм Собеля для выделения границ, который распараллеливает традиционный последовательный алгоритм Собеля обнаружения на параллельной многоядерной платформе. Работая с изображениями, алгоритм наследует повторяющиеся инструкции, которые зависят от размера изображения, таким образом, может замедлить скорость обработки. Многоядерная архитектура – это доступный ресурс даже на обычном персональном компьютере, потенциал которого часто не в полной мере используется. Учитывая скрытную возможность ПК, алгоритм Собеля может быть реализовать при помощи парадигмы параллельного программирования, сосредоточив внимание потоковые операции. В этой статье представляется параллельный многоядерный алгоритм Собеля для выделения контуров объектов на изображении, который распараллеливает традиционный последовательный алгоритм Собеля на параллельной многоядерной платформе с использованием программного обеспечения Message Passing Interface (MPI).
-
Бинаризация
черно-белых изображений:
состояние и перспективы развития
Авторы: А. Федоров
Описание: Автор рассуждает в книге о существующиющих алгоритмах бинаризации, которые позволяют проводить обработку изображений со значительной зональной неравномерностью яркости, с монотонными областями яркости, с сильно зашумленными изображениями. Однако остаются нерешенным ряд проблем. К таким проблемам относится обнаружение зон наложения объектов изображения и необходимость автоматической интерпретации данных зон. Другими словами, процесс подготовки документа требует определения конфигурации объекта в местах его наложения с другими объектами. Не является удовлетворительным часто используемый вариант «обрывания» объекта в месте наложения, т. к. на реальных документах, соответствующих обрабатываемым изображениям, объекты образуют большое количество наложений, и «обрывание» приводит к появлению серьезной ошибки – потери целостности объектов. Неудовлетворительным является и вариант, в котором зона наложения считается частью каждого из прилегающих к ней объектов.
Источник: http://it-claim.ru/Library/Books/ITS/wwwbook/ist4b/its4/fyodorov.htm
-
Бинаризация: Применение на практике
Авторы: Д. Бобда
Описание: В текущей статье автор сравнивает существующие алгоритмы бинаризации и возможность их практической реализации. В заключение был сделан вывод о том, что каждый метод разработан для конкретной области и его использование не всегда находит применение в других областях. Так же для анализа осталось еще немало методов, как локальных так и глобальных, постараюсь в дальнейшем еще реализовать методы и предоставить вам результаты их работы.
Источник: http://habrahabr.ru/post/129898/
-
Обзор применения математической морфологии в распознавания болезней сельскохозяйственных культур
Авторы: Zhihua Diao, Chunjiang Zhao, Gang Wu1, Xiaojun Qiao
Перевод с англ.: Иванова И. И.
Описание: Математическая морфология – это нелинейный метод обработки изображений с помощью двумерных операций свертки, в том числе морфология бинарных, полутоновых морфология и цветной морфологии. Эрозия, дилатация, открытие и эксплуатация закрывающие операции лежат в основе математической морфологии. Математическая морфология может быть использована для обнаружения контуров, сегментации изображений, шумов, ликвидации, выделения признаков и других задачах обработки изображений. Она широко используется в области обработки изображений.
Источник (англ.): http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4419-0211-5_23