Вы здесь

Інформаційні технології обробки зображень на основі двопараметричної трикутної норми та нечіткої логіки

Автор: 
Берегуляк Олена Романівна
Тип работы: 
Дис. канд. наук
Год: 
2009
Артикул:
3409U002161
99 грн
(320 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

ЗМІСТ
ВСТУП
РОЗДІЛ 1. МЕТОДИ ОПРАЦЮВАННЯ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ
1. Методи покращання якості цифрових зображень
1.1. Методи підсилення контрасту зображень
1.1. Методи зменшення впливу шумів на зображенні
1.1. Методи виділення країв на зображенні
1. Розпізнавання ліній
1. Оптимізація перетворень
1. Нечітка логіка і трикутні норми
1. Нечітка логіка, м'які обчислення та інформаційні системи
1. Висновки до
розділу
РОЗДІЛ 2. ТРИКУТНІ НОРМИ ТА НЕЧІТКА ЛОГІКА
2. Двопараметрична трикутна t-норма
2. Двопараметрична трикутна t-конорма
2. Функціональні властивості нової трикутної t-норми
2. Генератори трикутної t-норми та t-конорми
2. Трикутні норми як основа підходу до визначення узагальненого контрасту зображення
2.5. Контраст елементів зображення і його визначення
2.5. Визначення узагальненого контрасту зображення
2.5. Експериментальне дослідження узагальненого контрасту зображень
2. Висновки до
розділу
РОЗДІЛ ПОКРАЩАННЯ ЯКОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН ТА НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ
3. Використання нечіткої логіки для підвищення контрасту зображень
3.1. Функції нечіткої належності дійсного додатного степеня, як засіб керування контрастом перетворених зображень
3.1. Підвищення контрасту зображення у нечіткій області з використанням симетричних властивостей контрасту
3.1. Підвищення контрасту зображення у нечіткій області методом нерізкого маскування
3.1. Метод з використанням нерізкого маскування для покращання контрасту в нечіткій області та прямого переведення в просторову область
3.1. Метод контролю підсилення контрасту з використанням нечіткої
логіки
3.1. Новий клас функцій належності, що використовуються при підвищенні контрастності зображень
3.1. Аналіз технологій поліпшення якості зображень з використанням нечіткої логіки
3.1. Двопараметрична оптимізація функції нечіткої належності для покращання контрасту зображення
3. Дослідження нечіткої гіперболізації гістограми при покращанні зображень
3. Зменшення впливу імпульсних шумів на зображенні на основі нечіткої логіки
3.3. Фільтр нечіткого управління з використанням мультиплікативної моделі зображення
3. Висновки до
розділу
РОЗДІЛ ВИДІЛЕННЯ ПРЯМИХ КРАЇВ ОБ'ЄКТІВ ТА ЛІНІЙ НА ОСНОВІ ПЕРЕТВОРЕННЯ ХАФА
4. Основні поняття перетворення Хафа
4. Використання локального контрасту при виділенні ліній на багатоградаційному зображенні методом Хафа
4.2. Багатоградаційне перетворення Хафа
4.2. Контрастне перетворення Хафа
4. Нечітке перетворення Хафа, його модифікація для багатоградаційних зображень та застосування до калібрування яскравості за рентгенографічним зображенням канавкового еталону чутливості
4.4. Застосування нечіткого перетворення Хафа для локалізації канавкового еталону чутливості на рентгенографічному зображенні.
4.4. Оператори виділення країв канавкового еталону на зображенні
4.4. Нечітке перетворення Хафа для виділення ліній на багатоградаційному зображенні
4.4. Нечітке перетворення Хафа для виділення перепадів рівнів сірого на багатоградаційному зображенні
4. Висновки до
розділу
РОЗДІЛ 5. СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ
5. Системи обробки зображень при неруйнівному контролі
5.1. Структура систем обробки зображень при неруйнівному контролі
5.1. Методи попередньої обробки зображень
5.1. Етап метрологічного масштабування
5. Системи автоматичного управління електронно-променевим зварюванням
5. Висновки до
розділу
ВИСНОВКИ
ДОДАТКИ
ДОДАТОК А. Акти про впровадження
СПИСОК