Введение
Глава 1 Методы регистрации изображений макро- и микрообъектов 12
1.1 Особенности голографического метода регистрации 15
1.2 Моделирование оптического поля 22
1.3 Алгоритм детектирования объектов и автофокусировки 25
1.4 Экспериментальная проверка алгоритма автофокусировки 28
1.5 Описание программы для реконструкции цифровых голограмм 31
1.6 Примеры изображений, полученных на голографическом приборе 32
Глава 2 Моделирование и анализ изображений хаотично расположенных однотипных объектов 34
2.1 Обзор методов получения классифицирующих признаков 34
2.2 Модельные допущения 35
2.3 Датчики случайных чисел 36
2.4 Алгоритм имитационного моделирования 38
2.5 Эталонные изображения 41
2.6 Нормирование признаков и выбор показателя их информативности 42
2.7 Классификация с использованием функции автокорреляции 44
2.8 Классификация с использованием фрактального анализа 48
2.9 Метод и алгоритм расчёта классифицирующего признака РИФ 50
2.10 Анализ эталонных изображений с применением признака РИФ 52
2.11 Влияние длины и толщины модельных волокон на значение классифицирующего признака РИФ 54
2.12 Рекуррентный алгоритм вычисления классифицирующего признака РИФ 59
2.13 Некоторые свойства алгоритма вычисления классифицирующего признака РИФ 61
Глава 3 Практическое применение классифицирующего признака РИФ 63
3.1 Классификация образцов натурной древесной массы 63
3.2 Классификация изображений волокон древесной массы, полученных на голографическом приборе 67
3.3 Классификация изображений щебня и песчано-гравийной смеси 68
3.4 Классификация изображений щепы 70
3.5 Краткое описание разработанного программного комплекса 71
Заключение 75
Список использованных источников
