Автор молодец, просто работа не нужна больше
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Выпускная квалификационная работа посвящена исследованию алгоритмов устранения дефектов изображения.
Современное состояние теории обработки многомерных сигналов характеризуется дальнейшим развитием и совершенствованием алгоритмической составляющей их обработки и исследования их параметров. В частности, использование методов обработки изображений является мощным инструментов исследований разнообразных задач в широком круге научных и технических приложений.
Изображение, являющееся двумерным сигналом, является более емким носителем информации, чем обычный одномерный (временной) сигнал. В рамках изображения можно кодировать как временные, так и пространственные данные. Однако решение задач, связанных с обработкой изображений, во многих случаях в силу своей специфики требует особых приемов и подходов, делающих традиционную идеологию одномерных сигналов и систем неочевидной и слабо применимой в этих случаях. В особой мере это проявляется при создании новых типов аппаратных и программных продуктов, нацеленных на работу с визуальной информацией.
При решении широкого круга научных и практических задач возникает задача восстановления данных в некоторой конечной области с использованием дополнительной информации. Ее можно рассматривать как одну из приоритетных в научной деятельности.
Из всего вышесказанного можно сделать вывод о актуальности работы, связанной с разработкой программы коррекции дефектов изображений.
Целью дипломной работы является анализ существующих методов анализа изображений и разработка программного продукта, ориентированного на решение задач коррекции изображений. Для ее реализации необходимо решить следующие задачи:
• получить представление о организации и представлении изображения в памяти ЭВМ;
• провести анализ алгоритмов коррекции изображений с применением разных подходов;
• выполнить программную реализацию выбранных алгоритмов с возможностью ввода данных и просмотра результатов.
Для решения поставленных в дипломной работе задач использовались методы детерминированной и статистической обработки изображений, фурье-анализа сигналов, методы решения некорректных задач. Проанализированы подходы к коррекции изображения, основанные как на его детерминированном, так и статистическом анализе. В первом случае используется аппарат вариационного исчисления и интегральных уравнений, во втором – аппарат математической статистики, теории вероятностей и стохастической оптимизации. Показано, что одним из важных элементов, используемом как в первой, так и во второй группе методов в качестве ядра их вычислительной реализации, является аппарат матричного анализа и решения систем линейных уравнений. Однако его непосредственное применение затрудняется ввиду того, что задача коррекции изображения является некорректной. В этой связи рассмотрены основные приемы регуляризации некорректных задач, а также освящены методы их решения в итерационной постановке.
ВВЕДЕНИЕ 2
1. Организация и способы представления изображений 4
1.1. Модель представления изображения 4
1.2. Основные форматы представления изображений 6
1.3. Общие принципы обработки изображений 12
1.4. Алгоритмы линейной фильтрации изображений 15
1.5. Выводы по разделу 17
2. Алгоритмы фильтрации и анализа изображений 18
2.1. Общие алгоритмы фильтрации изображений 18
2.2. Алгоритмы реконструкции изображений 24
2.3. Выводы по разделу 31
3. Инструментальные средства обработки изображений 33
3.1. Анализ инструментальных средств обработки изображений 33
3.2. Matlab как среда анализа и обработки изображений 34
3.3. Разработка программного комплекса устранения дефектов изображения 37
3.4. Вычислительный эксперимент и анализ результатов 45
3.5. Выводы по разделу 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 52
ПРИЛОЖЕНИЕ 54
В результате выполнения работы была разработана программа коррекции дефектов изображений с использованием различных алгоритмов. Данная разработка позволяет за счет выполняемых пользователем действий оценить качество изображений с использованием фильтров различных типов.
В процессе разработки программы были получены следующие результаты:
1. Выполнено исследование предметной области решаемой задачи;
2. Проведен анализ алгоритмов фильтрации и коррекции изображений;
3. Разработана реализация программы коррекции дефектов изображений;
4. Проведен анализ алгоритмов коррекции на конкретном примере.
Корректность и верность работы программы подтверждена продемонстрированными примерами.
1. Грошев И.В., Корольков В.И. Системы технического зрения и обработки изображений. Учебное пособие. М.: РУДН, 2008. – 212 с.
2. Сойфер С.А. Компьютерная обработка изображений 1 Часть 2. Методы и алгоритмы. Соросовский образовательный журнал, № 2, 1996 г. – с. 110-121.
3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB ( CD). - М.: Техносфера, 2006. - 621 с.
5. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая Обработка Изображений В Информационных Системах: Учебное пособие.- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 168 с.
6. Д. Сэломон Сжатие данных, изображений и звука Москва: Техносфера, 2004. - 368с.
7. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2007. – 584 с.
8. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.
9. Н. Н. Калиткин, П. В. Корякин. Численные методы : в 2 кн. Кн. 2. Методы математической физики: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования - М. : Издательский центр «Академия», 2013. - 304 с.
10. Петров Ю. П., Сизиков В. С. Корректные, некорректные и промежуточные задачи с приложениями: Учебное пособие для вузов. - СПб: Политехника, 2003. - 261 с.
11. Потапов А.А. Новейшие методы обработки изображений. М.: Физматлит, 2008. - 496 с.
12. Хермен Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии. Пер. с англ., Москва, Изд-во Мир, 1983, 352 с
13. Сизиков B.C. Математические методы обработки результатов-измерений. СПб.: Политехника, 2001. - 240 с.
14. Квасов Б. Численные методы анализа и линейной алгебры. Использование Matlab и Scilab. Лань, 2016 г.
15. Кетков Ю., Кетков А., Шульц М. - MATLAB 7. Программирование, численные методы. БХВ-Петербург, 2005. – 742 с.
16. Солонина А.И., Клионский Д.М. Цифровая обработка сигналов и MATLAB, СПб.: БХВ-Петербург, 2013. - 512с
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Выпускная квалификационная работа посвящена исследованию алгоритмов устранения дефектов изображения.
Современное состояние теории обработки многомерных сигналов характеризуется дальнейшим развитием и совершенствованием алгоритмической составляющей их обработки и исследования их параметров. В частности, использование методов обработки изображений является мощным инструментов исследований разнообразных задач в широком круге научных и технических приложений.
Изображение, являющееся двумерным сигналом, является более емким носителем информации, чем обычный одномерный (временной) сигнал. В рамках изображения можно кодировать как временные, так и пространственные данные. Однако решение задач, связанных с обработкой изображений, во многих случаях в силу своей специфики требует особых приемов и подходов, делающих традиционную идеологию одномерных сигналов и систем неочевидной и слабо применимой в этих случаях. В особой мере это проявляется при создании новых типов аппаратных и программных продуктов, нацеленных на работу с визуальной информацией.
При решении широкого круга научных и практических задач возникает задача восстановления данных в некоторой конечной области с использованием дополнительной информации. Ее можно рассматривать как одну из приоритетных в научной деятельности.
Из всего вышесказанного можно сделать вывод о актуальности работы, связанной с разработкой программы коррекции дефектов изображений.
Целью дипломной работы является анализ существующих методов анализа изображений и разработка программного продукта, ориентированного на решение задач коррекции изображений. Для ее реализации необходимо решить следующие задачи:
• получить представление о организации и представлении изображения в памяти ЭВМ;
• провести анализ алгоритмов коррекции изображений с применением разных подходов;
• выполнить программную реализацию выбранных алгоритмов с возможностью ввода данных и просмотра результатов.
Для решения поставленных в дипломной работе задач использовались методы детерминированной и статистической обработки изображений, фурье-анализа сигналов, методы решения некорректных задач. Проанализированы подходы к коррекции изображения, основанные как на его детерминированном, так и статистическом анализе. В первом случае используется аппарат вариационного исчисления и интегральных уравнений, во втором – аппарат математической статистики, теории вероятностей и стохастической оптимизации. Показано, что одним из важных элементов, используемом как в первой, так и во второй группе методов в качестве ядра их вычислительной реализации, является аппарат матричного анализа и решения систем линейных уравнений. Однако его непосредственное применение затрудняется ввиду того, что задача коррекции изображения является некорректной. В этой связи рассмотрены основные приемы регуляризации некорректных задач, а также освящены методы их решения в итерационной постановке.
ВВЕДЕНИЕ 2
1. Организация и способы представления изображений 4
1.1. Модель представления изображения 4
1.2. Основные форматы представления изображений 6
1.3. Общие принципы обработки изображений 12
1.4. Алгоритмы линейной фильтрации изображений 15
1.5. Выводы по разделу 17
2. Алгоритмы фильтрации и анализа изображений 18
2.1. Общие алгоритмы фильтрации изображений 18
2.2. Алгоритмы реконструкции изображений 24
2.3. Выводы по разделу 31
3. Инструментальные средства обработки изображений 33
3.1. Анализ инструментальных средств обработки изображений 33
3.2. Matlab как среда анализа и обработки изображений 34
3.3. Разработка программного комплекса устранения дефектов изображения 37
3.4. Вычислительный эксперимент и анализ результатов 45
3.5. Выводы по разделу 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 52
ПРИЛОЖЕНИЕ 54
В результате выполнения работы была разработана программа коррекции дефектов изображений с использованием различных алгоритмов. Данная разработка позволяет за счет выполняемых пользователем действий оценить качество изображений с использованием фильтров различных типов.
В процессе разработки программы были получены следующие результаты:
1. Выполнено исследование предметной области решаемой задачи;
2. Проведен анализ алгоритмов фильтрации и коррекции изображений;
3. Разработана реализация программы коррекции дефектов изображений;
4. Проведен анализ алгоритмов коррекции на конкретном примере.
Корректность и верность работы программы подтверждена продемонстрированными примерами.
1. Грошев И.В., Корольков В.И. Системы технического зрения и обработки изображений. Учебное пособие. М.: РУДН, 2008. – 212 с.
2. Сойфер С.А. Компьютерная обработка изображений 1 Часть 2. Методы и алгоритмы. Соросовский образовательный журнал, № 2, 1996 г. – с. 110-121.
3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB ( CD). - М.: Техносфера, 2006. - 621 с.
5. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая Обработка Изображений В Информационных Системах: Учебное пособие.- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 168 с.
6. Д. Сэломон Сжатие данных, изображений и звука Москва: Техносфера, 2004. - 368с.
7. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2007. – 584 с.
8. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.
9. Н. Н. Калиткин, П. В. Корякин. Численные методы : в 2 кн. Кн. 2. Методы математической физики: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования - М. : Издательский центр «Академия», 2013. - 304 с.
10. Петров Ю. П., Сизиков В. С. Корректные, некорректные и промежуточные задачи с приложениями: Учебное пособие для вузов. - СПб: Политехника, 2003. - 261 с.
11. Потапов А.А. Новейшие методы обработки изображений. М.: Физматлит, 2008. - 496 с.
12. Хермен Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии. Пер. с англ., Москва, Изд-во Мир, 1983, 352 с
13. Сизиков B.C. Математические методы обработки результатов-измерений. СПб.: Политехника, 2001. - 240 с.
14. Квасов Б. Численные методы анализа и линейной алгебры. Использование Matlab и Scilab. Лань, 2016 г.
15. Кетков Ю., Кетков А., Шульц М. - MATLAB 7. Программирование, численные методы. БХВ-Петербург, 2005. – 742 с.
16. Солонина А.И., Клионский Д.М. Цифровая обработка сигналов и MATLAB, СПб.: БХВ-Петербург, 2013. - 512с
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
1 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—6 дней |
2240 ₽ | Цена | от 3000 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 55695 Дипломных работ — поможем найти подходящую