Dissertations / Theses on the topic 'Алгоритм обробки зображення'

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.12.17 – Радіотехнічні та телевізійні системи. Національний авіаційний університет, Київ, 2009. Побудовано модель послаблення рентгенівського випромінювання нормальними і патологічними тканинами молочних залоз. Розроблено математичну модель розподілу яскравості цифрової мамограми нормальних тканин і патологій. Створено алгоритм підвищення ефективності пошуку патологій на телевізійних мамограмах. Розроблено алгоритм зниження ймовірності помилкових рішень алгоритмів пошуку патологій на цифрових телевізійних мамограмах. Алгоритм сегментації мамограм забезпечує в середньому в 2,38 разів зниження кількості пікселів, що підлягають обробці на подальших етапах. Використання алгоритму вирівнювання фону сегментованої області цифрової мамограми знижує ширину головного інформаційного інтервалу гістограми розподілу яскравості на рівні 0,5 від його максимуму на 18 % і дисперсії на 21 %, що свідчить про зменшення впливу структури молочної залози на пошук патологій. Проведення дослідження роботи алгоритму зниження ймовірності помилкових рішень пошуку патологій на мамограмах дав наступні результати: в середньому для методу центральних моментів кількість достеменно-позитивних результатів підвищується на 10,9 %, а помилково-позитивних – знижується на 1,7 %, для методу розділення на класи щільності кількість достеменно-позитивних результатів підвищується на 2,6 %, помилково-позитивних – знижується на 2,6 %.
Диссертация на получение научной степени кандидата технических наук по специальности 05.12.17 – Радиотехнические и телевизионные системы. Национальный авиационный университет, Киев, 2009. В диссертационной работе решены задачи разработки модели телевизионных мамографических изображений и построения на ее основе алгоритмов обработки изображений, которые имеют научное и практическое значение для повышения эффективности диагностики патологий молочных желез при использовании гистограммных методов диагностики цифровых маммограмм. Программа маммографического скриннинга, которая введена в большинстве развитых стран мира, требует от радиологов исследования большого количества снимков. В результате того, что патологии имеют небольшие размеры или плохо видны на фоне нормальных тканей, обработка одного снимка требует длительного времени, а вероятность ошибки при их выявлении высокая. Для увеличения достоверности диагностики снимки просматриваются еще одним радиологом – этот метод называют двойным просмотром – что приводит к повышению вероятности выявления патологии более чем на 15 %, но требует больших трат времени, что делает его дорогостоящим. Компьютерная диагностика (CAD – Computer-aided Detection) c 1998 является альтернативным методом двойного просмотра. Его использование снижает вероятность ошибочной постановки диагноза и стоимость каждого обследования. Существующие алгоритмы обработки телевизионных маммографических изображений имеют или высокий процент ложно-положительных решений или низкий процент достоверности. Первичная обработка цифровых маммограмм с использованием моделей тканей молочных желез позволит повысить процент правильно выявленных патологий и снизить процент ложно положительных решений. Экономически обоснованная техническая реализация скриннинговой маммографической сети на сегодняшний день предполагает широкое использование телевизионных методов формирования изображений, передачу их по широкополосным электронным каналам, автоматическую обработку и ее отображение на мониторах высокого пространственного разрешения. При этом задание обработки состоит как в обеспечении эффективного визуального выявления патологий, так и в реализации автоматического выявления признаков рака молочной железы с дальнейшим привлечением внимания оператора к найденным на изображении образованиям. Проведен обзор статистики заболеваемости раком молочной железы среди женского населения. Приведены основные формы и стадии данного заболевания. На основе анализа физико-анатомических особенностей тканей молочных желез впервые была построена модель ослабления рентгеновского излучения нормальных и имеющих патологии тканях молочных желез. Путем применения построенной модели ослабления рентгеновского излучения в биологических тканях при маммографии получена математическая модель теневого рентгеновского телевизионного изображения тканей молочных желез и патологий. На основе модели рентгеновских телевизионных изображений тканей молочной железы в двух проекциях впервые разработан алгоритм сегментации изображения молочной железы, который обеспечивает в среднем в 2,38 раза снижение количества пикселей, подвергающихся обработке на последующих этапах. Вследствие этого уменьшается и время обработки изображения в целом. В работе определены причины появления ошибок принятия решения первого и второго родов при поиске патологий на телевизионных цифровых мамограмах. Разработан алгоритм снижения вероятности ошибочных решений, использующий выравнивание фона в сегментированных областях, что приводит к уменьшению ошибок принятия решений второго рода. Разработан алгоритм уменьшения вероятности ошибочных решений первого рода, использующий различия в геометрических признаках изображений нормальных тканей и патологий на цифровых телевизионных маммограммах. В работе на большом статистическом материале показана высокая эффективность выравнивания фона цифровых телевизионных маммограмм. Использование алгоритма выравнивания фона сегментированной области маммографического изображения снижает ширину главного информационного интервала гистограммы распределения яркости на уровне 0,5 от его максимума на 18 % и дисперсии на 21 %, что говорит об уменьшении влияния структуры молочной желез на поиск патологий. Выполненные в работе исследования эффективности алгоритма снижения вероятности ошибочных решений при поиске патологий на цифровых телевизионных маммограммах дало следующие результаты: в среднем для метода центральных моментов количество истинно-положительных результатов принятия решений повышается на 10,9 %, а ложно-положительных – снижается на 1,7 %, для метода разделения на классы плотности количество истинно-положительных результатов принятия решений повышается на 2,6 %, ложно-положительных – снижается на 2,6 %. Это свидетельствует о существенном улучшении диагностики патологий молочных желез по цифровым телевизионным мамограммам. Полученные в работе результаты могут быть использованы в клинической практике при организации маммографического скрининга в программном обеспечении компьютерной автоматизированной диагностики патологий молочных желез.
Dissertation on the receipt of scientific degree of candidate of engineering’s sciences on specialty 05.12.17. - Radio Engineering’s and television’s systems. National aviation university, Kiev, 2009. The model of passing the x-ray radiation of breasts tissues and pathologies is built. The mathematical model of digital mamograms of breasts normal tissues and pathologies is developed. The algorithm of increase of efficiency of pathologies search is created on the mammograms. The algorithm of erroneous probability declines decisions of pathologies search algorithms is developed on digital mammograms. The algorithm of breasts work area segmentation provided on the average in 2,38 times of decline of amount of pixels which are processed on the subsequent stages. Using algorithm of background x-ray breasts image of work area smoothing, reduces the width of main informative interval of histogram of distributing of brightness at the level of 0,5 from his maximum on 18 % and dispersions on 21 %, that talks about diminishing of breasts structures influence on the pathologies search. Lead through research of decline erroneous algorithm work authenticity of pathologies search decisions on mammograms, gave the followings results: on the average for the method of central moments the amount of true-positive results rises on 10,9 %, and false-positive – goes down on 1,7 %, for the method of dividing into the classes of closeness the amount of true-positive results rises on 2,6 %, and false-positive – goes down on 2,6 %.

В дипломному проекті представлено огляд науково-технічної літератури по сучасним електронним системам технічного зору для розпізнавання образів. Розроблено систему, що відповідає поставленому завданню. Зроблено порівняння зі світовим рівнем. Приведено результати розрахунку параметрів та характеристик електронної системи технічного зору для розпізнавання образів. Результати експериментальних випробовувань відрізняюються від теоретичних розрахунків на 10 %. Розроблена конструкція системи, структурна, функціональна та електрична принципова схеми електронної системи технічного зору для розпізнавання образів, яка може забезпечити наступні параметри: • високу чутливість (більше 400 мв/лк) ; • високу швидкодію (5-10 с); • низьку похибку (до 10%); • низьку собівартість.
In a diploma project the review of scientific and technical literature about modern systems of technical view for recognition of objects is presented . Results of calculation of parameters and descriptions of the electronic system of technical view are described. The difference between the results of experimental tests and theoretical calculations is 10%. The construction of device, structural, functional and electric schemes of the electronic system of technical view for recognition of objects, has been developed, that can provide the following parameters: • high sensitivity (more than 400 mV/luk) ; • high performance (5-10 s); • low error (less than 10%); • low cost.

Під час написання магістерської дисертації було доведено актуальність вирішення проблеми створення панорманих зображень. В ході проведеної роботи був сформований алгоритм для склеювання панорманого зображення по відеоряду, в якому проводиться зйомка в одній площині, а також проведено дослідження і порівняння методів пошуку і опису особливих точок. Отриманий алгоритм не є прив’язаним до змісту відео і його розширеню через використання алгоритму на осноові особливих точок. Також був розроблений стартап проект для багатоканальної системи спостереження. Було виділено основні тези для позиціонунні даної системи на ринку. Також було представлено переваги даної системи, що компенсують недоліки в порівнянні з конкурентами.
During the writing of the master's dissertation the urgency of solving the problem of creating panoramic images was proved. In the course of this work, an algorithm for gluing a panoramic image in a video sequence, in which shooting is performed in one plane, was formed, as well as a study and comparison of methods for finding and describing special points. The resulting algorithm is not tied to the content of the video and its extension due to the use of the algorithm based on special points. A startup project for a multi-channel surveillance system was also developed. The main theses for positioning of this system in the market were allocated. The advantages of this system, which compensate for the disadvantages in comparison with competitors, were also presented.
При написании магистерской диссертации было доказано актуальность решения проблемы создания панорамных изображений. В ходе проведенной работы был сформирован алгоритм для склеивания панорамного изображения по видеоряда, в котором проводится съемка в одной плоскости, а также проведено исследование и сравнение методов поиска и описания особых точек. Полученный алгоритм не является привязанным к содержанию видео и его расширений через использование алгоритма на основе особых точек. Также был разработан стартап проект для многоканальной системы наблюдения. Были выделены основные тезисы для позиционировании данной системы на рынке. Также были представлены преимущества данной системы, компенсирующие недостатки по сравнению с конкурентами.

Розглянуто можливі шляхи оптимізації алгоритму Віоли-Джонса без модифікації базового підходу. З метою підвищення результатів розпізнавання запропоновано проводити попередню обробку вхідного зображення з використанням эфектів, таких як яскравість, контраст. В результаті якість розпізнавання підвищилась на 37.39%.
Рассмотрены возможные оптимизации алгоритма Виолы-Джонса без модификации базового алгоритма. С целью повышения качества распознавания предложено выполнять предварительную обработку изображения с помощью фильтров, таких как, яркость, контраст. В результате качество распознавания повысилось на 37,39%.
The paper showed improving of the detection rate without modifying the base algorithm. Detection rate improved by decreasing defects on the image. Changing brightness and contrast is one way to modify an image. The detection rate increased by 37.39%.

Цифровая обработка изображений находит широкое применение практически во всех областях промышленности. Часто еѐ использование позволяет выйти на качественно новый технологический уровень производства. При этом наиболее сложными являются вопросы, связанные с автоматическим извлечением информации из изображения и ее интерпретацией, являющейся основой для принятия решений в процессе управления производственными процессами.

Актуальність використання в сучасних методах обробки цифрових зображень вейвлет-фільтрів пов‘язано в основному з можливістю ло- калізувати в окремих шарах ті елементи зображення, що відповідають шумовим дефектам різного типу. Слід зазначити, що методи вейвлет- фільтрації справляються з цією задачею з різною ступеню ефективно- сті відносно шумів різного типу та інтенсивності.

Вирішення проблеми захисту корпоративних даних в ХХІ столітті вийшло за рамки фізичної взаємодії з працівниками, у зв’язку з переходом шуканої інформації в комп’ютерний формат. Дана особливість сформувала потребу у розробці та імплементації нових механізмів захисту корпоративних даних. Запропонована система аутентифікації користувачів комп’ютерних систем, розроблена на основі технологій нейронних мереж, надає можливість ідентифікації користувачів на основі індивідуальних антропометричних візуальних та голосових показників суб’єкта, з метою запобігання викраденню корпоративних даних, та ідентифікації злочинних суб’єктів. Об’єктом дослідження є трансформація антропометричних показників в комп’ютерну форму. Предметом дослідження є механізми розпізнавання образів. Метою роботи є покращення можливостей методів біометричної ідентифікації суб’єктів шляхом розробки нової архітектури на базі нейронних мереж. Методи дослідження. Порівняння існуючих алгоритмів за критеріями точності, швидкодії, ресурсних затрат, надійності, з метою імплементації та подальшої модифікації в системі корпоративного контролю. Наукова новизна полягає у розробці нового механізму ідентифікації суб’єктів що поєднує у собі алгоритми голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів. Практична цінність полягає у можливості застосування даної системи в корпоративних умовах з метою запобігання витоку даних та ідентифікації злочинних суб’єктів. Низька ресурсозатратність сприяє застосуванню розробленого алгоритму в високонавантажених системах. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі аналізується проблема захисту корпоративних даних. Обгрунтовується перспективність застосування механізмів біометричної голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів для її вирішення. Досліджуються алгоритми біометричної ідентифікації. У першому розділі описуються існуючі алгоритми розпізнавання візуальних та голосових образів. У другому розділі досліджується доцільність застосування існуючих алгоритмів голосової та візуальної біометричної ідентифікації, аналізуються та порівнюються існуючі архітектури розпізнавання образів. У третьому розділі наводиться процес розробки алгоритмів візуальної та голосової біометричної ідентифікації користувачів У четвертому розділі наводяться характеристики розробленої КС, результати тестування, відбувається дослідження системи на різних наборах даних, та її модифікація з метою досягнення поставленої точності. У висновках стисло наводяться результати досліджень та розробки.
Topic relevance The solution to the problem of corporate data protection in the XXI century has gone beyond the physical interaction with employees, due to the transition of the required information into a computer format. This feature has formed the need to develop and implement new mechanisms for corporate data protection. The proposed system of authentication of computer system users, developed on the basis of neural network technologies, provides the possibility of user identification on the basis of individual anthropometric visual and voice indicators of the subject, in order to prevent theft of corporate data and identification of criminal entities. The object of study is the transformation of anthropometric indicators into a computer form. The subject of study is the mechanisms of pattern recognition. The goal of this work is to improve the capabilities of biometric identification methods of subjects by developing a new architecture based on neural networks. Study methods. Comparison of existing algorithms on the criteria of accuracy, speed, resource costs, reliability, in order to implement and further modify the corporate control system. The scientific novelty is the development of a new mechanism for identifying subjects that combines algorithms for voice and visual identification of subjects. The practical value lies in the possibility of using this system in a corporate environment in order to prevent data leakage and identification of criminal entities. Low resource consumption contributes to the application of the developed algorithm in highly loaded systems. Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, four chapters, conclusions and appendices. The introduction analyzes the problem of corporate data protection. The prospects of using the mechanisms of biometric voice and visual identification of subjects for its solution are substantiated. Biometric identification algorithms are investigated. The first section describes the existing algorithms for recognizing visual and voice images. The second section investigates the feasibility of using existing algorithms for voice and visual biometric identification, analyzes and compares existing image recognition architectures. The third section describes the process of developing algorithms for visual and voice biometric user identification The fourth section presents the characteristics of the developed COP, the test results, the system is studied on different data sets, and its modification in order to achieve the specified accuracy. The conclusions summarize the results of research and development.