Повышение эффективности процесса сегментации в системах анализа изображений на основе метода выращивания областей и многомасштабных преобразований

Сизов, Павел Вадимович. Повышение эффективности процесса сегментации в системах анализа изображений на основе метода выращивания областей и многомасштабных преобразований : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.01 / Сизов Павел Вадимович; [Место защиты: Рыбин. гос. авиац. техн. ун-т им. П.А. Соловьёва].- Рыбинск, 2012.- 188 с.: ил. РГБ ОД, 61 12-5/2940
Автор
Сизов, Павел Вадимович
Год
2012
  • 99 000 UZS

Оглавление диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Исследование методов сегментации в системах анализа изображений 12
1.1 Формулировка задачи сегментации 13
1.2 Анализ методов сегментации изображений
1.2.1 Анализ подходов к классификации методов сегментации и синтез классификационной системы 16
1.2.2 Контурно-ориентированные методы сегментации 20
1.2.3 Сегментно-ориентированные методы сегментации 22
1.2.4 Сегментно-ориентированные методы связной сегментации 25
1.2.5 Классификация методов сегментации 30
1.3 Анализ перспективных подходов к использованию методов сегментации в системах анализа изображений 31
1.3.1 Особенности методов контурного анализа 32
1.3.2 Модификации сегментно-ориентированных методов сегментации 37
1.3.3 Разновидности методов связной сегментации 39
1.3.4 Концептуальный синтез схемы метода сегментации
1.4 Анализ способов количественной оценки эффективности процесса сегментации 49
1.5 Выводы по главе 52
1.6 Постановка задачи исследования 54
ГЛАВА 2. Синтез высокоуровневых моделей и методов системы анализа изображений 55
2.1 Иерархическая модель системы анализа изображений 55
2.2 Многомерная модель представления исходных данных в системе сегментации изображений
2.2.1 Способ многомасштабного спектрального представления исходных данных сегментации 60
2.2.2 Способ текстурного анализа изображений на основе многомасштабного анализа и вейвлет-преобразования 64
2.2.3 Способ многомасштабного контурного анализа на основе вычисления оператора Собела 70
2.3 Метод сегментации изображений на основе выращивания и слияния областей 74
2.3.1 Способ автоматического определения центров кристаллизации 74
2.3.2 Способы реализации процессов выращивания и слияния областей 77
2.3.3 Способ автоматического определения оптимального состояния процесса слияний областей 83
2.4 Выводы по главе 84
ГЛАВА 3. Разработка и исследование оптимизированных алгоритмов реализации методов выращивания и слияния областей 86
3.1 Методика экспериментального исследования быстродействия алгоритмов 87
3.2 Исследование быстродействия процессов в составе системы анализа изображений 88
3.3 Разработка и оптимизация алгоритмов выращивания областей
3.3.1 Исследование классического алгоритма реализации метода выращивания областей 89
3.3.2 Оптимизация алгоритма реализации метода выращивания областей 95
3.4 Экспериментальное исследование алгоритмов выращивания и слияния областей 105
3.4.1 Определение основных исследуемых величин 105
3.4.2 Построение статистических оценок временной сложности алгоритмов 107
3.5 Выводы по главе 112
ГЛАВА 4. Разработка программной системы анализа изображений и экспериментальное исследование разработанных методов и алгоритмов 114
4.1 Целевые прикладные эффекты реализации системы анализа изображений 115
4.2 Исследовательская программная система анализа изображений 117
4.3 Исследование вспомогательных алгоритмов системы сегментации
4.3.1 Алгоритм реализации способа многомасштабного спектрального представления изображений 123
4.3.2 Алгоритм реализации способа текстурного анализа на основе вычисления вейвлет-статистики 126
4.3.3 Алгоритм реализации способа многомасштабного контурного анализа на основе вычисления оператора Собела 128
4.3.4 Алгоритм реализации способа автоматического определения центров кристаллизации 130
4.3.5 Алгоритм реализации способа автоматического определения оптимального состояния процесса слияний областей 131
4.4 Экспериментальное исследование системы анализа изображений в промышленных применениях 134
4.4.1 Исследование характеристик пластических деформаций биметаллической пластины 134
4.4.2 Исследование стратегии слияния областей на основе локального правила к-то порядка 139
4.5 Перспективные возможности расширения системы сегментации 142
4.5.1 Анализ изображений радиальных структур 142
4.5.2 Анализ формы объекта, восстановленной по одиночному изображению 147
4.5.3 Анализ семантической структуры железоуглеродистых сплавов 149
4.5.4 Расширение модели представления исходных данных в системе сегментации 151
4.6 Выводы по главе 151
Заключение 153
Список использованных источников

Рекомендуем вам товары

99 000 UZS
Автор
Султанбеков, Андрей Аркадьевич
Количество страниц
Год
2012
99 000 UZS
Автор
Сурпин, Вадим Павлович
Количество страниц
Год
2012
99 000 UZS
Автор
Тотухов Константин Евгеньевич
Количество страниц
Год
2015
Модули для Opencart 2, Опенкарт 3