Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ОСОБЕННОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Блохина Т.В. 1
1 Воронежский институт высоких технологий
1. Зубрякова Е.В.. Построение радиоголографического изображения объекта / Е.В. Зубрякова // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2013. № 11. С. 20-23.2. Мозговой А.А. Предварительная обработка изображений символов с целью улучшения качества последующей скелетизации (утонения) / Мозговой А.А. // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2013. № 10. С. 156-160.
3. Чутченко Ю.Е. Исследование возможности улучшения качества изображения / Ю.Е. Чутченко, А.П. Преображенский // Территория науки. 2007. № 3. С. 364-369.
4. Мозговой А.А. Проблемы извлечения рукописных слов из сканированного изображения / А.А. Мозговой // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2013. № 1. С. 14.

При обработке цифровых изображений можно наблюдать достаточно наглядное проявление процессов, связанных с преобразованием и анализом данных, полученных в результате измерений. Различные цифровые преобразования изображений довольно часто применяют в разных промышленных системах, связанных с машинным зрением, видеосистемах, входящих в измерительные модули, телевизионных системах, и др.

Одним из назначений цифрового преобразования изображений является создание условий, при которых происходит улучшение восприятия этих изображений (это наблюдается, например, в прикладных аспектах в рентгено- или ультразвуковой медицинской диагностики), создание определенных художественных образов (в телевидении), обозначение основных информативных признаков (это касается систем распознавания изображений, системах, связанных с мониторингом и измерениями) и др.

Целью данной работы состоит в разработке алгоритмов и методов, связанных с обработкой цифровых массивов данных, относящихся к цифровым изображениям.

В данной работе были рассмотрены различные цифровые преобразования, позволяющие проводить импорт данных из файлов в массив; инверсию изображения; процессы линейного контрастирования изображений; расчета линейных и кумулятивных зависимостей по исходному и контрастированному изображению; процедуры бинаризации рассматриваемого изображения по завершении процедур линейного контрастирования для различных порогов бинаризации; увеличение в два раза контрастированного изображения, на основе применения экстраполяции нулевого порядка и интерполяцию первого порядка, при которых происходит восстановление пикселей, относящихся к промежуточным положениям в изображении; проведение экспорта полученных контрастированных и восстановленных изображений в графический файл.

Необходимо видеть отличие в обработке изображений, которые предназначены для зрительного восприятия, и проведение обработки для устройств, связанных с автоматикой, там в первую очередь обращают внимание на проблемы, связанные с выделением признаков, определением точных текущих координат объекта и формированием данных по количественным характеристикам.

При исследовании изображений проявляются закономерности, связанные с взаимодействием светового и других электромагнитных излучений для отдельных участков исследуемой сцены. Проявление модуляции лучистого потока наблюдается как с точки зрения величины энергии, так и с точки зрения спектрального распределения и происходит как результат взаимодействия излучения с рассматриваемым веществом исходя из того, что есть явления, связанные с рассеянием, преломлением, поглощением, отражением, поляризацией или интерференцией. Именно на таких свойствах, в основном, основываются принципы обработки изображений для систем автоматического анализа, связанных с извлечением количественной информации об исследуемых объектах.


Библиографическая ссылка

Блохина Т.В. ОСОБЕННОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 5-2. – С. 31-31;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=33890 (дата обращения: 22.02.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674