ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Звягинцев В. А. Стерео визуализация трехмерных изображений на параллельных графических процессорах

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2014 г.

    Руководитель: к. т. н., доц. Зори С. А.

  2. Метелица Д. И. Разработка и анализ алгоритма выделения контура на полутоновом изображении при условии слабоконтрастных границ объектов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2014 г.

    Руководитель: к. т. н., доц. Волченко Е. В.

  3. Личканенко И. С. Исследование методов и поиск эффективного алгоритма для задачи распознавания номерных знаков транспортных средств

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

    Руководитель: к. т. н., доц. Пчелкин В. Н.

  4. Трибрат А. А. Построение автоматизированной системы определения контура объекта на примере изображения клеток

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2005 г.

    Руководитель: к. т. н., проф. Адамов В. Г.

  5. Вовк Е. Л. Разработка автоматизированной системы поиска и обработки выделенных объектов на изображениях с помощью методов контурного анализа

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

    Руководитель: к. т. н., проф. Адамов В. Г.

  6. Чудовская А. К. Исследование возможностей распараллеливания алгоритмов выделения контуров объектов по технологии CUDA

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010 г.

    Руководитель: доц. Привалов М. В.

    7. Научные работы и статьи

  7. Конбинаторный алгоритм выделения контуров объектов на цифровых изображениях

    Автор: Залесский Б. А.

    Описание:Рассматривается алгоритм выделения контуров на изображениях, который основывается на использовании комбинаторных методов, применяемых для кластеризации ориентированного гради-ента. Алгоритм позволяет оценить с достаточно высокой точностью положение и углы наклона контуров, а также получить удобное для анализа формы объектов векторное представление конту-ров ломаными или гладкими кривыми.

  8. Сравнение алгоритмов выделения контуров на цифровом изображении и выбор наилучшего алгоритма для реализации на ПЛИС

    Автор: Маврин Е. М.

    Описание: В данной статье проводится обзор и сравнение алгоритмов выделения границ на цифровых изображениях, а именно: оператор Собеля, оператор Щарра, алгоритм Кэнни. Производится разбор оператора Кэнни и рассматриваются возможные упрощения для повышения скорости работы алгоритма при реализации его на программируемой интегральной логической схеме.

  9. Исследование алгоритма неравномерного встраивания информации в цифровые изображения с выделением контуров объектов

    Авторы:Смокотина А. В., Исаков Д. И., Чистякова Е. А., Мельман А. С.

    Описание: Изучен алгоритм цифровой стеганографии в изображении и последующее его усовершенствование.

  10. Реализация алгоритма параллельного выделения контуров объектов на изображении

    Авторы:Абрамов И. А., Банникова А. Н., Мартышкина Н. А.

    Описание: Рассматривается один из подходов ускорения выделения контуров объектов на изображении за счет многопроцессного выполнения, приводятся экспериментальные данные ускорения параллельной программы.

  11. Алгоритм сбалансированной интерполяции пикселей при выделении контуров объектов на границах изображения

    Авторы:Заерко Д. В., Боброва Н. Л.

    Описание: Проводится сравнительный анализ результатов работы алгоритма сбалансированной интерполяции с результатами, полученными при использовании методов среднеарифметического взвешенного и моды по значениям дисперсии. Также приводится пример использования нового алгоритма для решения задачи выделения контуров объектов на границах растрового полутонового изображения.

  12. Способ помехоустойчивого градиентного выделения контуров объектов на цифровых полутоновых изображениях

    Авторы: Безуглов Д. А., Аоронин В. В., Крутов В. А.

    Описание:Техническим результатом изобретения является повышение скорости выделения контуров полутоновых изображений в условиях импульсных помех.

  13. Устройство выделения контуров объектов на текстурированном фоне при обработке цифровых изображений

    Авторы:Марчук В. И., Шерстобитов А. И., Воронин В. В., Семенищев Е. А., Приходченко В. А., Тимофеев Д. В.

    Описание:Техническим результатом является обеспечение выделения объекта со сложным контуром на произвольном текстурированном фоне цифрового изображения.

  14. Анализ алгоритмов выделения контуров цифровых изображений

    Автор: Калиниченко Ю. В.

    Описание: В статье представлен анализ основных алгоритмов выделения контуров цифровых изображений. Рассмотрены результаты обработки изображения данными алгоритмами. Проведена оценка эффективности использования алгоритмов выделения контуров цифровых изображений.

  15. Optimizing local feature description and matching for realtime video sequence object detection

    Авторы: Golovataya K., Sadov V. S.

    Описание: В статье предлагается алгоритм извлечения, описания и сравнения локальных признаков на цветных изображениях для семантической обработки видеопоследовательности.

  16. Optimizing local feature description and matching for realtime video sequence object detection

    Авторы: Halavataya K., Sadov V.

    Описание: В статье предлагается алгоритм извлечения, описания и сравнения локальных признаков на цветных изображениях для семантической обработки видеопоследовательности.

  17. Исследование подходов к выделению контуров объектов на изображении на основе предварительной фильтрации и нечеткой логики

    Авторы: Ершов М. Д., Георгиева С. С.

    Описание: Целью работы является исследование алгоритмов выделения контуров объектов на изображении на основе предварительной фильтрации и нечеткой логики, сравнение предлагаемых подходов с известными детекторами границ Собеля и Кэнни.

  18. Нейросетевой алгоритм распознавания объекта на изображении на основе эталонного контура

    Авторы: Емалетдинова Л. Ю., Назаров М. А.

    Описание:Рассмотрен нейросетевой подход, основанный на использовании эталонного контура искомого объекта, а также выделении его признаков - дескрипторов с помощью Фурье преобразования.

  19. Синтетический алгоритм обнаружения контуров объектов на растровых изображениях на основе RGB координат

    Авторы: Волков В. Н., Сорокин А. И., Щульдешова О. В.

    Описание: В данной работе рассматривается алгоритм поиска границ на основе информации о цвете.

  20. Example-based object detection in the attached image

    Автор: Kharinov M. V.

    Описание: В статье решается задача обнаружения объектов-примеров на цветном изображении. Решение обеспечивает представление похожих объектов в одних и тех же цветах и разных объектов в разных цветах.

  21. Об эффективности алгоритма субполосного выделения контуров на изображении

    Авторы: Жиляков Е. Г., Черноморец А. А., Голощапова В. А., Заливин А. Н.

    Описание: В работе описаны основные этапы работы алгоритма субполосного выделения контуров на изображении и приведены результаты вычислительных экспериментов, показывающие высокую эффективность его работы

  22. Алгоритм выделения контуров, основанный на методе сегментации изображений

    Авторы: Мухамадиев А. Ш., Нарзуллаев О. М., Рустамов Б. Х.

    Описание: Предложенна модель для решения ряда задач, связанных с предварительной обработкой изображений в задачах компьютерного зрения

  23. Использование алгоритма кластеризации для выделения контуров на изображениях

    Авторы: Белим С. В., Кутлунин П. Е.

    Описание: В статье предложен алгоритм выделения контуров на изображениях на основе его кластеризации. При кластеризации осуществляется разбиение изображения на односвязные области по цвету. В качестве контуров рассматриваются границы областей. Алгоритм обладает высокой устойчивостью к импульсным шумам.

  24. Процедура выделения контуров объекта на изображении для распознавания в системах технического зрения мобильных роботизированных платформ

    Авторы: Сконников П., Покровский П.

    Описание: Разработана процедура выделения контуров на изображениях для системы технического зрения мобильных роботизированных платформ, в основе которой лежит алгоритм поворота поисковой маски и последовательных переходов к новым точкам с шагом между выборками, равным 8 пикселям, и с 64-мя возможными направлениями движения.

  25. Повышение точности обнаружения контура на цифровых изображениях для объектов, имеющих форму шара

    Автор: Рощин Д. А.

    Описание: Повышение точности и достоверности, содержащихся на фотографии сведений об объекте, можно используя специальные прецизионные фотокамеры и разработанные методы проведения съемки, благодаря чему получаются цифровые изображения объектов, по которым с высокой точностью можно определять их геометрические параметры.

  26. Средство для обнаружения контуров объектов на искаженном шумом цифровом изображении

    Авторы: Кулькова Л. И., Фомин М. Б.

    Описание: Разработана программа для обнаружения контуров объектов на искаженном шумом цифровом изображении.

  27. Простой алгоритм выделения объектов на изображении

    Автор: Ковтун А. А.

    Описание: В статье рассматриваются вопросы анализа изображения на предмет выделения отдельных объектов простейшими методами и средствами.

  28. Алгоритм сравнения изображений на основе выделения прото-объекта

    Авторы: Секретов А. А., Шлеймович М. П.

    Описание: Разработка алгоритма сравнения изображений, который повысит точность сравнения изображений по эталонному изображению на основе выделения прото-объекта.

  29. Выделение нечетких объектов на цветных изображениях с помощью стохастических алгоритмов

    Авторы: Сидорчук Д., Жижина Е.

    Описание: Работа посвящена объяснению основных принципов действия алгоритма, а также описанию его модификаций для задачи выделения лиц в плотной толпе.

  30. Способ выделения областей объекта и фона на цифровых изображениях

    Авторы: Баринов А. Б., Ковлига И. М., Перминов В. Н., Тишин Ю. И., Фартуков А. М.

    Описание: В статье рассмотрвиают вычисление оценки градиента интенсивности для каждого пикселя изображения, которая включает для каждого пикселя вычисление среднего значения модулей градиентов интенсивности по произвольной формы локальным областям изображения,

  31. Способ выделения контуров объектов изображения и устройство для его реализации

    Авторы: Мирошниченко С. Ю., Труфанов М. И., Анциферов А. В.

    Описание: Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для выделения контуров изображения и последующего ввода результата в ЭВМ

  32. Сравнение эффективности встраивания информации в контуры объектов на изображении в зависимости от детекторов контуров

    Авторы: Мельман А. С., Смокотина А. В., Мельман В. С.

    Описание: В статье представлено сравнение эффективности встраивания информации в контуры объектов на изображении в зависимости от детекторов контуров. Рассмотрены такие детекторы контуров, как оператор Кэнни, Лапласа, Прюитта, Собеля, Кирша.

  33. Экспериментальное исследование алгоритма идентификации наложенных объектов на основе алгоритмов трансформации контура и а-функции

    Авторы: Садыков С. С., Савичева С. В., Веденин А. С.

    Описание: Приведен сравнительный анализ алгоритмов, позволяющих производить идентификацию двух наложенных плоских объектов с использованием трансформации контура и значений а-функции

  34. Алгоритм выделения подвижных объектов в последовательности изображений

    Автор: Федин А. В.

    Описание: В данной работе рассматривается задача выделения движущихся объектов в последовательности изображений. Предлагается алгоритм выделения движущихся объектов при евклидовых преобразованиях изображения.

  35. Исследование метода построения алгоритмов генерации комбинаторных объектов на основе деревьев И/ИЛИ

    Авторы: Шабля Ю. В., Мельман В. С., Репкин А. С.

    Описание: Представлен анализ метода разработки алгоритмов комбинаторной генерации на основе деревьев И/ИЛИ.

    36. Техническая и справочная литература

  36. ElibUkr

    Електронна библиотека Украини.

  37. Российская государственная библиотека

    Электронная библиотека РГБ представляет собой собрание электронных копий ценных и наиболее спрашиваемых изданий из фондов РГБ, из внешних источников, а также документы, изначально созданные в электронной форме.

  38. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования

    Изложены основы прикладной теории автоматического управления, инженерные методы наладки систем. Во втором издании книги (первое вышло в 1977 г.) учтены изменения в части терминологии и номенклатуры выпускаемых средств автоматизации и новых методов расчета параметров настройки регуляторов.

  39. 3D Storytelling: How Stereoscopic 3D Works and How to Use It

    Книга о механизме создания 3D видео.

  40. Book Reader

    Самая большая электронная читалка рунета. Поиск книг и журналов.

  41. Microsoft Research

    Библиотека научных статей от Microsoft.

  42. Научная библиотека избранных естественно-научных изданий

    Сайт содержит большое количество книг и научных статей технического характера.

  43. Techliter

    Техническая библиотека предлагает вам бесплатные книги, учебные пособия, справочники, каталоги режущего инструмента, каталоги станочного оборудования, лекции, чертежи, а также различный софт для инженера.

  44. Мир словарей

    Научно-технический энциклопедический словарь.

    45. Специализированные сайты и порталы

  45. Gizmodo

    Блог, посвященный новым технологиям и проектированию.

  46. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук.

  47. Computer Vision

    Портал содержит множество ресурсов, освещающее проблемы компьютерной графики и обработки изображений.

  48. Emgu CV

    Кросс-платформенная .Net оболочка для OpenCV – библиотеки обработки изображений.

  49. Wolfram research

    Edge Detection

  50. Computer Vision Information Pages

    Сборник полезных ссылок по теме выделения контуров