Введение
1 Анализ состояния вопроса развития систем автоматизированной обработки изображений 12
1.1 Основные классы методов цифровой обработки изображений 12
1.2 Формальное представление изображений и действий над ними 13
1.3 Виды искажений изображений 15
1.4 Обзор основных методов цифровой обработки изображений, применяемых при решении задач дефектоскопии
1.4.1 Линейное контрастирование 16
1.4.2 Соляризация 17
1.4.3 Препарирование 18
1.4.4 Эквализация (преобразование гистограмм) 18
1.4.5 Масочная фильтрация 19
1.4.6 Нелинейная фильтрация 20
1.4.7 Цифровая фотограмметрия 23
1.4.8 Фурье методы 24
1.4.9 Тихоновская регуляризация
1.5 Системы компьютерного зрения 27
1.6 Задача распознавания образов 29
1.7 Выводы по главе 31
2 Методы обработки дефектоскопических изображений 33
2.1 Постановка задачи улучшения изображения 33
2.2 Градационные методы
2.2.1 Анализ градационных преобразований
2.2.2 Преобразование исходного изображения в негатив 36
2.2.3 Анализ логарифмического преобразования 37
2.2.4 Анализ степенных преобразований
2.2.5 Анализ кусочно-линейных функций преобразования 40
2.3 Выделение границ 42
2.3.1 Оператор Собеля 46
2.3.2 Фильтр Робертса 47
2.3.3 Оператор Кэнни 48
2.3.4 Выделение границ методами второго порядка 50
2.3.5 Дифференциальное выделение границ 51
2.3.6 Методы согласованности фаз 52
2.4 Обработка смаза 52
2.5 Сегментация 55
2.5.1 Сегментация на базе анализа пикселей 57
2.5.2 Сегментация на базе анализа областей 57
2.6 Выделение порогов и объединение 60
2.8 Выводы по главе 67
3 Разработка процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки и анализа изображений при решении задач дефектоскопии 69
3.1 Процедура выбора параметров при Винеровской фильтрации 69
3.2 Процедура выбора параметров для маски Лапласа 71
3.3 Процедура выбора метода выделения границ 74
3.4 Процедура выбора метода обработки смаза 76
3.5 Выводы по главе 79
4 Моделирование процессов решения задач дефектоскопии 80
4.1 Вычислительные эксперименты для решения задачи восстановленияизображений 81
4.1.2 Выбор параметра регуляризации 81
4.2.1 Морфологическая обработка 90
4.3 Моделирование задачи определения длины рельсовых стыков
4.3.1 Обработка смазанных изображений 96
4.3.2 Автоматизированная оценка длины рельсового стыка 98
4.4 Автоматизированная процедура обработки изображений при решении задачи магнитной дефектоскопии 100
4.4.1 Выбор метода улучшения изображения 101
4.5 Выводы по главе 109
Заключение 110
Список использованных источников 112
