Введение
ГЛАВА 1. Обзор и анализ методов цифровой многомас штабной фильтрации изображений 14
1.1 Постановка задачи цифровой фильтрации изображений 14
1.1.1 Определение цифрового изображения и цифровой фильтрации 14
1.1.2 Цели и задачи цифровой фильтрации изображений 14
1.1.3 Методы цифровой фильтрации изображений 16
1.1.4 Характеристики методов цифровой фильтрации изображений 17
1.2 Многомасштабные методы обработки изображений 18
1.2.1 Определение многомасштабной обработки изображений 18
1.2.2 Методы пирамидального представления изображений 20
1.3 Описание изображений на основе вейвлет-преобразования 23
1.3.1 Определение вейвлет-преобразования 23
1.3.2 Непрерывное вейвлет-преобразование 23
1.3.3 Дискретное вейвлет-преобразование 26
1.3.4 Пакетное вейвлет-преобразование 28
1.4 Анализ возможностей построения алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений 31
1.4.1 Возможности построения алгоритмов многомасштабного представления изображений с произвольным разрешением 31
1.4.2 Вейвлет-преобразования в задачах оценки параметров и фильтрации шума изображений 33
1.4.3 Возможности вейвлет-преобразований в задачах фильтрации особенностей изображений 37
1.4.4 Фильтрация кривых с использованием вейвлет-преобразований 42
Выводы по главе 1 43
Постановка задач исследования 46
ГЛАВА 2. Разработка алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений 47
2.1 Разработка алгоритма многомасштабной аппроксимации изображений с произвольным коэффициентом сжатия 47
2.2 Разработка алгоритмов анализа характеристик и многомасштабной фильтрации шума на изображениях 50
2.2.1 Модернизация алгоритмов оценки параметров шума на изображениях 51
2.2.2 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации комбинированных шумов на изображениях 53
2.3 Разработка алгоритмов многомасштабной фильтрации особенностей изображений 54
2.3.1 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе поиска экстремумов амплитуд вейвлет-образов 55
2.3.2 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе расчета энергетических характеристик вейвлет-образов 59
2.3.3 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе выбора максимальных вейвлет-коэффициентов 62
2.3.4 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе непрерывного двумерного вейвлет-преобразования 64
2.4 Разработка алгоритмов многомасштабной фильтрации кривых 66
2.4.1 Разработка алгоритма многомасштабного сглаживания кривых 66
2.4.2 Разработка алгоритма анализа признаков описания формы изображений па основе их многомасштабного представления 70
2.5 Разработка алгоритма многомасштабной фильтрации групповых объ
ектов изображений 74
Выводы по главе 2 78
ГЛАВА 3. Исследование разработанных алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений 80
3.1 Формирование и обоснование тестовых изображений 80
3.2 Исследование алгоритмов обработки и анализа зашумленных изображений 82
3.2.1 Исследование алгоритма оценки параметров шума на изображении 82
3.2.2 Исследование алгоритма многомасштабной фильтрации комбинированных шумов на изображении 83
3.3 Исследование алгоритмов многомасштабной фильтрации особенностей изображений 85
3.4 Исследование алгоритмов многомасштабной обработки и анализа кривых 89
3.4.1 Исследование алгоритма многомасштабной фильтрации кривых 89
3.4.2 Исследование алгоритма сравнения признаков описания формы изображений на основе их многомасштабного представления 92
3.5 Исследование алгоритма многомасштабной фильтрации групповых
объектов изобажений 96
Выводы по главе 3 98
ГЛАВА 4. Практическое использование разработанных алгоритмов в обработке и анализе дефектоскопических изображений сварных металлоконструкций 100
4.1 Современное состояние проблемы цифровой обработки и анализа дефектоскопических изображений в задачах контроля качества сварных металлоконструкций 100
4.1.1 Общее состояние маталлофоида России 100
4.1.2 Актуальность проблемы цифровой обработки и анализа дефектоскопических изображений 101
4.1.3 Задачи цифровой обработки и анализа дефектоскопических изображений металлоконструкций 104
4.1.4 Обзор характеристик дефектоскопических изображений и анализ методов их цифровой обработки 105
4.2 Применение алгоритмов многомасштабной фильтрации при обработке дефектоскопических изображений 108
4.2.1 Предварительная обработка дефектоскопических изображений 108
4.2.2 Оценка дефектности изделий по дефектоскопическим изображениям 109
4.2.3 Обработка изображений микроструктур 114
4.3 Анализ возможностей построения автоматизированных подсистем контроля качества 115
4.4 Анализ возможностей разработки аппаратных средств анализа дефектоскопических изображений 121
4.4.1 Устройство вычисления вейвлет-преобразования 124
4.4.2 Устройство вычисления двумерного вейвлет-преобразования 127
4.4.3 Устройство вычисления непрерывного двумерного вейвлет-преобразования с произвольным углом поворота фильтра 129
4.5 Разработка устройств многомасштабной обработки и анализа дефектоскопических изображений 131
4.5.1 Устройство фильтрации особенностей изображений на основе непрерывного вейвлет-преобразования 131
4.5.2 Устройство обнаружения дефектов сварных соединений на основе вейвлет-апализа рентгенограмм 133
4.5.3 Устройство кратномасштабного обнаружения дефектов округлой формы по рентгенограммам сварных соединений 135
Выводы по главе 4 137
Заключение 139
Список использованных источников 141
