Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Пікселі.
Статті в журналах з теми "Пікселі"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-23 статей у журналах для дослідження на тему "Пікселі".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Bandurka, O., та O. Svynchuk. "МЕТОД ІДЕНТИФІКАЦІЇ КОСМІЧНИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЛІСОВИХ ПОЖЕЖ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 67 (1 квітня 2022): 13–18. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2022.1.013.
Повний текст джерелаАнотація:
Космічні методи стеження за лісовими пожежами допомагають виявляти їх на початковій стадії і за безпечують оперативне прийняття рішень, що сприяє подальшому здійсненню моніторингу та оцінюванню наслідків. Використання космічних даних для моніторингу пожежного стану дозволяє швидко й економічно отримувати об’єктивну і незалежну інформацію, щоб оперативно приймати рішення для боротьби зі стихією. У роботі розроб лений метод ідентифікації пожеж з використанням космічних знімків низької роздільної здатності одержаних з супутників TERRA MODIS та NOAA AVHHR. Одним з проблемних аспектів у методі визначення пожеж є маскування хмари та води. Тому для ідентифікації «пожежних» пікселів важливо виключати з аналізу фрагменти знімків, які покриті хмарами та зайняті водними об’єктами. Алгоритм вимагає значного збільшення випромінювання в діапазоні 4 мк, а також відносного спостережуваного випромінювання в діапазоні 11 мк. Алгоритм досліджує кожен піксель сцени, якому в результаті присвоюється один з наступних класів: відсутні дані, хмара, вода, потенційно пожежні або невизначені. Пікселі хмар та водних об’єктів, що визначаються за допомогою методики маскування хмар і водних об’єктів, належать до класів хмар та води відповідно. Алгоритмом виявлення пожежі досліджуються лише ті пікселі земної по верхні, які віднесені до потенційно пожежних або невизначених. Метод був реалізований за допомогою інструменту візуального програмування Power Builder в середовищі системи обробки даних дистанційного зондування Землі Erdas Imaging. У результаті використання методу ідентифікації були виявлені пожежонебезпечні місця в Чорнобильській зоні відчуження. Використання методу супутникової ідентифікації пожеж має важливе значення для оперативного ви явлення пожеж для віддалених лісових масивів, які слабо контролюються наземними методами моніторингу.
2
Головін, М., Н. Головіна, С. Яцюк та Ю. Сачук. "Захист інформації стеганографічним способом мовою Python засобами графічної бібліотеки Pillow." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 40 (23 вересня 2020): 110–15. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-40-17.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі представлений стеганографічний метод приховування текстової інформації в електронній картинці. Метод реалізовано у вигляді простої програми мовою Python. У програмі використана графічна бібліотека Pillow. Впровадження окремих букв тексту здійснюється невеликими змінами базових кольорів. Букви тексту впроваджуються у випадково вибрані пікселі послідовно. Вилучення схованого тексту відбувається в процесі порівняння окремих пікселів заповненого і порожнього контейнера. Програма може бути використана як для навчальних, так і практичних цілей.
3
Сверстюк, A., O. Багрій-Заяць, A. Горкуненко, З. Майхрук та В. Гайда. "Кіберфізичні системи для визначення рівня глюкози". КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, № 36 (27 листопада 2019): 69–76. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-36-19.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі розглянуто фотометричні, біосенсорні, електрохімічні глюкометри. Окремо наведено інсулінову помпу, як метод вимірювання рівня глюкози з можливістю дозованого введення необхідного інсуліну. Наведено схематичне зображення біосенсора ока людини, в який інтегровані аналого-цифровий перетворювач, що перетворює електрохімічні сигнали в цифрові дані, та передавач, який може передавати дані по безпровідній мережі на мобільні пристрої. Запропоновано підхід до розробки кіберфізичної біосенсорної системи для вимірювання рівня глюкози. Наведено функціональну схему кіберфізичної системи для визначення рівня глюкози. В якості результатів чисельного моделювання представлено флуоресціюючі пікселі для проміжного оцінювання рівня глюкози.
4
Шпортько, Олександр, Андрій Бомба та Леся Шпортько. "Пристосування словникових методів компресії до прогресуючого ієрархічного стиснення зображень без втрат". Modeling Control and Information Technologies, № 5 (21 листопада 2021): 142–45. http://dx.doi.org/10.31713/mcit.2021.47.
Повний текст джерелаАнотація:
Обґрунтована доцільність та наведений спосіб обходу пікселів для реалізації прогресуючого ієрархічного стиснення зображень без втрат. Запропонована модифікація алгоритму словникової компресії LZ77 для підвищення ефективності такого стиснення за допомогою додаткового пошуку співпадаючих послідовностей по найближчих опрацьованих раніше пікселях
5
Євграфов, Д. В., та Ю. Є. Яремчук. "Розрахункові спектри сигналів витоку інформації з екранів моніторів на рідкокришталевих структурах". Реєстрація, зберігання і обробка даних 23, № 2 (29 червня 2021): 3–11. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2021.23.2.239187.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто роботи, які присвячено аналізу структури сигналів витоку інформації з моніторів і протиріччя в їхньому поданні для різних типорозмірів екранів, що виникають завдяки неточностям у вимірюваннях їхніх спектральних характеристик. Обґрунтовано типову модель сигналу витоку у вигляді послідовності пікселів, горизонтальних бланк-імпульсів і вертикальних бланк-імпульсів. Розглянуто процеси формування сигналів у відеокартах моніторів персональних обчислювальних машин і для спрощеного (двохвідтінкового статичного зображення) знайдено спектральне подання тестового сигналу у вигляді послідовності білих і чорних пікселів, що формують вертикальні смуги, шириною у піксель для нескінченого часу аналізу. Отримано часові моделі сигналів зі спектральними характеристиками, які різняться від виміряних з відносними похибками в одиниці відсотків. Зроблено розрахунки спектрів для чотирьох типорозмірів екранів моніторів. Зазначено, що часові моделі витоку інформації з екранів моніторів на рідкокриш-талевих структурах є придатними для подальших досліджень побічних випромінювань лише після перевірки відповідності розрахованих спектрів реальним побічним випромінюванням з екранів моніторів, отриманих в екранованій від радіовипромінювань кімнаті.
6
Havrys, A. P., R. Ya Moreniuk та I. M. Harasymiuk. "Метод просторового розміщення пожежонебезпечних ділянок на підставі даних дистанційного зондування землі". Scientific Bulletin of UNFU 29, № 8 (31 жовтня 2019): 36–42. http://dx.doi.org/10.36930/40290804.
Повний текст джерелаАнотація:
Проаналізовано дані дистанційного зондування Землі зі супутника MODIS, на яких відображається інфрачервоний спектр температур у вигляді точок (загорянь) на території Австралії. Встановлено, що ці дані являють собою пікселі, що показують температури вище порогового значення, а не окремі пожежі. Проведено моделювання ділянок пожеж використовуючи точки загорянь з подальшим відображенням на картах пожежонебезпечних місць. Встановлено та проаналізовано графічну залежність між кількістю кластерів та відстанню між точками в окремих кластерах. Визначено оптимальну відстань для класифікації скупчення точок як однієї пожежі та створення полігону пожежонебезпечного місця за допомогою інструментів програми ArcGIS. Проведено моделювання відображення наслідків пожеж з використанням історичних зображень Землі, на прикладі Австралії в період із грудня 2012 по грудень 2013 рр. Проведено моделювання зміни температури загорянь у різних точках. Створено і проаналізовано карти впливу пожеж та карти пожежної небезпеки для органів місцевого самоврядування на прикладі територій Австралії. Створено карти гарячих точок з використанням кластерного аналізу для визначення просторової зміни температури загоряння в цих точках. Запропоновано використовувати наведений метод локалізації пожежонебезпечних ділянок разом з історичними даними про пожежі обраного регіону для прогнозування й аналізу ймовірності виникнення загорянь на окремих досліджуваних територіях.
7
Demchyshyn, Anatoliy. "ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛЕЙ МЕРЕЖ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ ПІДВИЩЕННЯ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ". System technologies 5, № 124 (25 листопада 2019): 159–70. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-5-124-2019-15.
Повний текст джерелаАнотація:
На сьогоднішній день мережі глибинного навчання демонструють значну перевагу перед іншими алгоритмами комп’ютерного бачення. Розглядається задача оцінки ефективності підвищення інформативності зображень, які отримано з використанням двох найновіших на даний час моделей нейронних мереж: Residual Dense Network for Image Super-Resolution та Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network. В якості метрик інформативності зображення застосовано: функцію розподілу щільності вірогідності відтінків пікселів; значення ентропії, яке характеризує міру різноманітності кожного окремого пікселу вибірки; та значення ємності каналу для передачі повідомлення, яке стиснено на основі алгоритму LZ77.Одержані результати свідчать про підвищення інформативності зображення у вигляді росту ентропії за Шенноном з 7.43 до 7.81 та 7.62 для мережі ESRGAN та RDN відповідно. Водночас, показано, що класична білінійна інтерполяція вибірки може з успіхом використовуватись для підвищення її інформативності (7.62). Продемонстровано, що метрика LZ77, яка вимірює ємність каналу для передачі повідомлення, є більш адекватною для оцінки візуальної цінності повідомлення, ніж метрика ентропії за Шенноном.
8
Загороднюк, В. "Контент дитячого телевізійного каналу "Піксель": функціональне спрямування". Теле- та радіожурналістика, Вип. 13 (2014): 214–25.
Знайти повний текст джерела
9
Ripetskyi, Ye Yo, R. Yo Ripetskyi та L. I. Dorosh. "Облік зміни площ лісових угідь у структурі земельного фонду за характеристиками супутникового знімка". Scientific Bulletin of UNFU 29, № 2 (28 березня 2019): 15–19. http://dx.doi.org/10.15421/40290202.
Повний текст джерелаАнотація:
На прикладі гірського агроландшафтного середовища показано застосування технології дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) до контролю зміни площ лісових угідь через їх вирубування. На підставі супутникового знімка QuickBird здійснено моделювання вирубок лісових угідь і отримано зображення територій з різними зонами вирубок. Зміни у структурі площ лісових угідь відбувається способом переміщення лінії розмежування "лісовий покрив – вирубка", за якого площі з лісового покриву переходять до зони вирубок. Доведено, що гістограмні характеристики RGB супутникового знімка QuickBird мають інформативність про зміни площ у структурі "лісовий покрив – вирубка". Показано, що величини медіан усіх RGB-каналів однозначно реагують на зміни площ лісового покрову. Найбільш чутливим до динаміки зміни площ з усіх RGB-каналів є канал Green. Фізичне пояснення цього процесу здійснено на підставі тестових фрагментів "лісовий покрив" і "вирубка". Встановлено, що завдяки різній текстурі "лісового покрову" і "вирубки" їхні гістограмні характеристики відрізняються зонами розміщення пікселів за яскравістю. Для фрагменту "лісовий покрив" основна частина пікселів у гістограмі зосереджена в діапазоні з кодом 0–100, тоді як для фрагменту "вирубка" вона зміщується вправо до діапазону 100–200. Більш однорідна текстура вирубок дає СКВ 24, що створює графік із чітко виразним екстремумом, який стає дедалі помітнішим із поширенням площі вирубок. Отримано аналітичну залежність між динамікою зміни площ ΔS на границі "лісовий покрив – вирубка" і кількості пікселів Nекстр, що припадає на екстремум за кількістю пікселів у діапазоні гістограми 100–200. Показано її достатньо високу чутливість, що дає змогу вирішувати задачі обліку зміни площ лісових угідь у структурі земельного фонду за характеристиками супутникового знімка.
10
Загороднюк, В. Є. "Передумови створення та практика функціонування дитячих телеканалів "Піксель" та "ПЛЮСПЛЮС"". Актуальні питання масової комунікації, Вип. 14 (2013): 120–27.
Знайти повний текст джерела
11
Загороднюк, В. Є. "Діяльність українських дитячих телеканалів "Піксель" та "ПЛЮСПЛЮС"крізь призму міжнародного досвіду". Наукові записки Інституту журналістики 56, липень - вересень (2014): 42–51.
Знайти повний текст джерела
12
Терлецький, Т., А. Ткачук, О. Кайдик та В. Цебрук. "Критерії вирішення оперативних задач світових стандартів інформаційних систем CCTV". COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 41 (27 грудня 2020): 218–27. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-41-34.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведено аналіз критеріїв вирішення оперативних задач інформаційними телевізійними системами спеціального призначення CCTV, що регламентують відповідні стандарти різних держав. Встановлено розбіжність їх величин в стандартах і, у відповідності до теорії зміни просторової щільності пікселів та тенденцій постійного збільшення роздільної здатності матриць, висунуто припущення про граничне значення роздільної здатності відеокамер, досягнення якої обумовить подальшу доцільність використання цих критеріїв, та визначено шляхи реалізації цього завдання.
13
Makoviechuk, O., I. Ruban та G. Hudov. "ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ЗНАХОДЖЕННЯ ІНВЕРСНИХ ПСЕВДОВИПАДКОВИХ БЛОЧНИХ ПЕРЕСТАНОВОК". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, № 56 (11 вересня 2019): 72–81. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.4.072.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є метод знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок пікселів у зображенні. Метою є розробка "сліпого"методу знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок за допомогою генетичних алгоритмів. Завдання: провести аналіз факторів, що впливають на інверсні псевдовипадкові блочні перестановки на зображенні, розробити метод кодування перестановок в генетичних алгоритмах, обґрунтувати вибір цільової функції для оптимізації за допомогою генетичних алгоритмів. Використовуваними методами є: методи цифрової обробки зображень, теорії ймовірності, математичної статистики, криптографії та захисту інформації, математичний апарат теорії матриць. Отримані такі результати. Проведено аналіз факторів, що впливають на інверсні псевдовипадкові блочні перестановки на зображенні. Визначено фактори, що впливають на максимальний розмір блоку, при якому ще можливе знаходження інверсної перестановки. Розроблено метод знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок пікселів у пермутованому зображенні за допомогою генетичних алгоритмів. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Встановлено, що знаходження інверсних перестановок можливе лише при умові, що розмір блоку є менший за радіус кореляції зображення. Запропоновано ефективний спосіб кодування перестановок, при якому стандартні оператори генетичних алгоритмів будуть породжувати нові і тільки допустимі перестановки. Запропоновано у якості цільової функції використовувати суму квадратів градієнтів. Показано, що дана цільова функція має глобальний мінімум для коректної перестановки, що дозволяє знаходити інверсні блочні перестановки "всліпу" без додаткової апріорної інформації.
14
Glukhova, N. V., та L. A. Pesotskaya. "РОЗРОБКА МЕТОДУ АНАЛІЗУ КОЛЬОРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ГАЗОРОЗРЯДНОГО ВИПРОМІНЮВАННЯ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 2, № 48 (11 квітня 2018): 59–62. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.2.059.
Повний текст джерелаАнотація:
Виконаний аналіз сучасних методів отримання та обробки зображень газорозрядного випромінювання. Представлено результати експериментальних досліджень стану людини на основі реєстрації зображень газорозрядного світіння пальців в імпульсному електромагнітному полі. Запропоновано методику аналізу кольорових зображень газорозрядного випромінювання шляхом побудови гістограм яскравості пікселів для трьох базових кольорів. Викладено правила класифікації зображень на основі використання кількісних значень глобальних та локальних екстремумів огинаючих гістограм, які розраховуються шляхом застосування пікового детектору.
15
Shamuratov, O. Yu, та N. B. Shakhovska. "Алгоритми контурного аналізу зображень". Scientific Bulletin of UNFU 29, № 6 (27 червня 2019): 123–27. http://dx.doi.org/10.15421/40290624.
Повний текст джерелаАнотація:
Порівняно основні властивості нелінійних методів контурного аналізу за вимогами у використанні обмеженості обчислювальних ресурсів апаратних засобів. Для цього було проаналізовано загальні поняття про нелінійні алгоритми пошуку контурів на зображеннях та було обрано 4 методи для проведення подальшого аналізу. З них 3 методи з ковзною маскою 3´3, а саме: оператор Прюітта; оператор Собеля; оператор Кірша та метод з маскою 5´5 – оператор Лапласа. Усі методи протестовано на однаковому зображенні роздільною здатністю 6016´4000 пікселів. Під час порівняння методів особливу увагу приділено використанню обчислювальних ресурсів апаратних засобів, тобто оперативної пам'яті та завантаженості процесора, а також швидкості виконання алгоритму. Оператор Кірша є найбільш ресурсно-витратним методом серед розглянутих, але при цьому його перевага в дуже чутливій масці, що виділяє цей метод для використання навіть за найнижчій загальній яскравості зображення. Оптимальним методом щодо обчислювальної потужності та знаходження контурів є оператор Собеля, це зумовлено використанням маски з коефіцієнтами тільки для середніх значень. Окремо можна виділити оператор Лапласа. Цей метод виконано швидше і має він меншу обчислювальну вартість. При цьому дає не набагато гірший за інші методи результат. Цей метод добре використовувати, якщо обчислювальні потужності є не високими.
16
Шулигін, Д., та Є. Настенко. "АЛГОРИТМ ПОРІВНЯННЯ ДВОХ ЗРАЗКІВ ДЛЯ АНАЛІЗУ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ШЛЯХОМ СПІВСТАВЛЕННЯ ПАТЕРНІВ". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (18 грудня 2021): 138–46. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.247780.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою роботи була розробка та реалізація нового алгоритму порівняння двох медичних зображень паренхіматозних органів шляхом виокремлення в них однакових та унікальних патернів та наступного їх аналізу. Для цього було розглянуто найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень, серед яких були строге порівняння, порівняння нечітких пікселів та порівняння гістограм. Оскільки найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень мають недоліки, які роблять неможливим їх використання в аналізі медичних зображень було створено програмний додаток для порівняння двох медичних зображень, який реалізовує алгоритм порівняння зображень шляхом співставлення патернів, а також використовує для попередньої обробки алгоритм зменшення кількості відтінків сірого. Для розробки було використано фреймворк .NET та мову програмування C#. Після аналізу отриманих результатів роботи програмного додатку на зображеннях легень у станах норми, пневмонії, COVID-19, COVID-19 з пневмонією, а також печінки у нормі та при цирозі було з’ясовано, що при такому підході попередня обробка зображень шляхом зменшення кількості відтінків сірого є необхідним компонентом програми, а також що можливо отримати задовільні результати навіть при обробці зображень, які містять додаткову інформацію про оточуючі тканини, але для найкращого результату на вхід програми бажано подавати зображення, на яких міститься виключно текстура досліджуваних органів. Також результати роботи створеного додатку можуть бути використані для створення тренувальних вибірок для навчання нейронних мереж та інших класифікаційних алгоритмів.
Ключові слова – обробка зображень, аналіз текстури, системи підвищення ефективності, .NET, C#
17
Васильченков, Олег Георгійович, Наталія Олександрівна Євсіна, Дмитро Валентинович Сальніков та Павло Володимирович Буслов. "РЕАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА З ПОСТФІЛЬТРАЦІЙНИМ ПРИЙНЯТТЯМ РІШЕННЯ НА МІКРОПРОЦЕСОРНИХ АРХІТЕКТУРАХ З ВЕКТОРНИМ РОЗШИРЕННЯМ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ СУДОВОЇ ЕКСПЕРТИЗИ". Вісник Черкаського державного технологічного університету, № 4 (15 березня 2021): 93–102. http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.4.2020.223572.
Повний текст джерелаАнотація:
Наводяться результати досліджень засобів забезпечення показників ефективності судової експертизи зображень, у тому числі й цифрових. Проводиться аналіз основних завдань, що стоять при експертизі зображень, і методи їх розв’язання. Основною проблемою таких досліджень є недостатня автоматизація процесу обробки зображень при експертизі. Об’єктом дослідження є процес фільтрації зображень, предметом досліджень – фільтри, які використовуються при обробці зображень. В результаті аналізу реалізацій детекторів шуму встановлено, що вони є обчислювально складними. А апаратні витрати на реалізацію алгоритму на сучасних мікропроцесорах і програмованих інтегральних схемах можуть істотно обмежувати застосування таких алгоритмів у додатках, що вимагають обробки в реальному часі. Метою статті є побудова швидкодіючої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення на сучасних процесорних архітектурах. Наведено результати аналізу можливості використання векторних інструкцій сучасних процесорних архітектур, розглянуто алгоритми векторизації сортування для ефективної реалізації підпрограми пошуку медіанного значення всередині поточного і проведено моделювання фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення з метою з’ясування придатності для використання в задачах реального часу. В результаті проведених досліджень вперше запропоновано метод векторизованої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення, придатний для процесорів з набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE або AVX; розглянуто використання сортувальних мереж як алгоритму пошуку медіани для процесорів з векторним розширенням; вперше побудовано реалізацію фільтра описаним методом для процесора ARM Cortex-A9 в складі SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделювання роботи фільтра на ARM Cortex-A9. Швидкість обробки зображення 512x512 пікселів становила понад 500 кадрів на секунду. Швидкість обробки напівтонових зображень FullHD – понад 60 кадрів на секунду.
18
Khizhnyak, I., A. Makoveychuk та H. Khudov. "ІНФОРМАЦІЙНА РОЙОВА ТЕХНОЛОГІЯ ТЕМАТИЧНОГО СЕГМЕНТУВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ, ЩО ОТРИМАНІ З БОРТОВИХ СИСТЕМ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 49 (3 липня 2018): 26–32. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.3.026.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є інформаційні ройова технологія тематичного сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптико-електронного спостереження. Метою є розробка інформаційної технології сегментування, в основу якої покладений ройовий метод тематичного сегментування оптико-електронного зображення. Завдання: аналіз рівнів технології дешифрування оптико-електронного зображення, аналіз основних етапів обробки оптико-електронного зображення та рівнів локалізації об’єктів інтересу на етапі розпізнавання, аналіз основних вимог до тематичних сегментів зображення, аналіз відомих методів та інформаційних технологій сегментування зображень, що отримані з бортових систем спостереження, обґрунтування цільової функції тематичного сегментування та вибору оптимального значення порогу сегментування, розробка інформаційної ройової технології тематичного сегментування зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження, наведення тестового прикладу тематичного сегментування кольорового зображення. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, ройового інтелекту, кластерізації даних, еволюційних обчислень, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що основним етапом обробки зображень, що отримані з бортових систем спостереження, є етап тематичного сегментування. Встановлено, що у теперішній час невелика кількість досліджень присвячена вирішенню задачі тематичного сегментування зображень, що отримані з бортових систем спостереження. Встановлено, що у якості цільової функції використовується функція, яка визначається як сума дисперсії інтенсивності пікселів в межах кожного тематичного сегменту, а оптимізація полягає у мінімізації цільової функції. В основу інформаційної ройової технології покладені удосконалені методи ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування оптико-електронного зображення та ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності оптико-електронних зображень. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: підвищення візуальної якості сегментованого зображення, що в подальшому суттєво впливає на вирішення завдання дешифрування зображення.
19
ПУСТЮЛЬГА, Сергій, Володимир САМЧУК, Валентин ПРИДЮК та Віктор САМОСТЯН. "ДИСКРЕТНЕ (ПІКСЕЛЬНЕ) ПРЕДСТАВЛЕННЯ ТРАНСПОРТНОЇ МЕРЕЖІ МІСТА ДЛЯ ТОПОЛОГІЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ТА ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ЇЇ ГЕОМЕТРИЧНИХ СКЛАДОВИХ". СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ В МАШИНОБУДУВАННІ ТА ТРАНСПОРТІ 1, № 16 (20 травня 2021): 137–49. http://dx.doi.org/10.36910/automash.v1i16.516.
Повний текст джерелаАнотація:
Робота присвячена розробці способів дискретного (піксельного) представлення транспортної мережі міста для топологічної ідентифікації та фрактальної оцінки її структурних складових.
Розвиток транспортної мережі міст іде, як правило, шляхом ускладнення топологічної структури маршрутів пересування та взаємовідносин між геометричними характеристиками їх окремих елементів. Такі тенденції свідчать про необхідність розробки ефективних математичних методів моделювання нових та оптимізації вже існуючих мереж, в основі якої лежатимуть алгоритми аналізу та кількісної оцінки якості функціонування транспортної системи міста.
Властивості міської транспортної мережі істотним чином залежать від складності її геометрії та топологічної структури. Аналіз літературних джерел показав, що транспортну мережу міста, з топологічних позицій, можна розглядати як сукупність великого числа розподілених точок або областей (зупинкових вузлів чи обмежених територій), які взаємодіють між собою через транспортні канали, тобто маршрути. При цьому, топологія складної транспортної мережі є випадковим фракталом, оскільки її мала частина подібна цілої. Розмірність цієї множини точок, областей і ліній має дробову розмірність. Розрахувавши розмірність мережі, можна кількісно виразити її системні властивості і знайти загальні закономірності удосконалення існуючих та побудови нових транспортних потоків.
При визначенні фрактальної розмірності зображення клітковим методом геометрична структура мережі, на кожному кроці ітерації, покривається клітинами певних розмірів. Відтак, пропонується, відразу, представляти зображення у дискретному вигляді на решітці з клітинами мінімального розміру (може бути розмір пікселя), ідентифікувати фрагменти заданої структури, а у подальшому розраховувати потрібні геометричні параметри та проводити їх аналіз. При цьому, необхідно класифікувати окремі об’єкти та фрагменти, а також виявити геометричні критерії, за якими визначатиметься ступінь фрактальності як фрагментів, так і структури в цілому.
Для ідентифікації зображень запропоновано топологічну класифікацію дискретних моделей геометричних об’єктів та комбінованих множин на площині. Визначено основні характеристики зв’язності окремих клітин дискретних бінарних моделей множин довільної розмірності. Запропонована структура практичної ідентифікації комбінацій геометричних об’єктів, які зустрічаються на зображеннях міських маршрутних схем.
Подальші дослідження із даної тематики проводяться у напрямі виокремлення та обчислення геометричних характеристик об’єктів для запропонованих дискретних кліткових моделей.
Ключові слова: транспортна мережа міста, дискретне представлення, топологічна ідентифікація, фрактальний аналіз, комбіновані множини, кліткова модель.
20
Maryenko, Natalya Ivanivna, та Oleksandr Stepanenko. "Фрактальний аналіз як морфометричний метод у морфології: спосіб дилатації пікселів при дослідженні цифрових зображень анатомічних структур". Медицина сьогодні і завтра 82, № 1 (10 березня 2020). http://dx.doi.org/10.35339/msz.2019.82.01.02.
Повний текст джерелаАнотація:
Розроблено метод дилатації пікселів для розрахунку фрактального індексу мозочка людини за даними магнітно-резонансної томографії. Для дослідження використовують фрагмент цифрового зображення (томограми) мозочка. Зображення калібрують, його фрагмент копіюють у програму Adobe Photoshop CS5, де створюють окреме цифрове зображення з розмірами та роздільною здатністю 2n пікселів на дюйм, де n – кількість етапів підрахунку фрактального індексу. Зображення контрастують і поетапно підраховують фонові, «порожні» та «заповнені» пікселі, що містять фрагменти досліджуваної структури. На кожному етапі вчетверо збільшують розмір одного пікселя і, таким чином, удвічі зменшують роздільну здатність зображення (із 64 пікселів на дюйм до 32, 16, 8, 4 та 2 пікселів на дюйм). За кількістю пікселів, що містять фрагменти досліджуваної структури, і розмірами пікселя відносно загальної площі зображення (box size) обчислюють фрактальний індекс мозочка.
21
Мар’єнко, Н. І., та О. Ю. Степаненко. "Два способи фрактального аналізу як морфометричного методу в анатомії: спосіб підрахунку квадратів vs спосіб дилатації пікселів". Медицина сьогодні і завтра 83, № 2 (17 грудня 2020). http://dx.doi.org/10.35339/msz.2019.83.02.02.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведено порівняльний аналіз двох способів фрактального аналізу як методу морфометрії – підрахунку квадратів і дилатації пікселів. Для розробки методик фрактального аналізу використано білу речовину мозочка людини. Порівняно дві авторські модифікації методів фрактального аналізу. За результатами підрахунку фрактального індексу двома різними методами на одному зображенні встановлено, що значення фрактального індексу, обчислені методами підрахунку квадратів і дилатації пікселів, майже не розрізняються. Обидва методи дають порівнянні результати і можуть бути використані для фрактального аналізу в морфометрії з однаково високою точністю. Вибір методу залежить від особливостей зображення й досліджуваної структури. У випадках, якщо зображення легко автоматично розділити на фон і основну структуру, методом вибору є метод дилатації пікселів. Для більш складних структур і зображень може бути застосований рутинний метод підрахунку квадратів.
22
Дронова, Ірина. "Перспективи і особливості використання різних типів дистанційного зондування Землі для моніторинга екологічних індикаторів болотних та річкових екосистем". Матеріали міжнародної науково-практиченої конференції "Екологія. Людина. Суспільство", 20 травня 2021, 31–36. http://dx.doi.org/10.20535/ehs.2021.233530.
Повний текст джерелаАнотація:
Застосування даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) із супутникових, повітряних та незайнятих приладових платформ швидко зростає в різних сферах екологічного моніторингу. Охоплення великих просторових масштабів та можливість повторних спостережень роблять цю технологію економічно вигідною порівняно з польовими дослідженнями. Цей потенціал представляє особливий інтерес для чутливих екосистем з високим рівнем біорізноманіття, але складним доступом в польових умовах, таким як водно-болотні угіддя та річкові системи, що знаходяться під загрозою в усьому світі. Цей огляд обговорює основні сучасні проблеми використання ДЗЗ для таких екосистем та способи їх вирішення, наголошуючи на трьох основних стратегіях. По-перше, використання знімків ДЗЗ що представляють різні пори року замість однієї дати може значно полегшити розпізнавання різних типів рослинності та болотних поверхонь на основі їх сезонних спектральних контрастів. По-друге, як дуже висока, так і дуже низька просторова роздільна здатність зображень може ускладнити картування різноманітних поверхонь в водно-болотних ландшафтах через наявність спектального «шуму» або недостатнє відтворення меж різних ландшафтних елементів. Цю проблему можна полегшити за допомогою об'єктного аналізу зображень, де замість окремих пікселей мінімальними одиницями картування є невеликі обєкти, або групи пікселів утворені за допомогою сегментації, а спектральний шум зменшується за рахунок усереднення спектральної інформації на рівні таких об'єктів. Нарешті, картування та моніторинг водно-болотних угідь можуть інтенсивніше використовувати нові алгоритми машинного навчання, які долають статистичні обмеження попередніх підходів та покращують розпізнавання ландшафтних класів. Найголовніше, ці заходи доповнюють один одного і тому їх слід застосовувати разом, інтегруючи в один робочий процес ландшафтного аналізу.
23
Serdiuk, M. E., та A. G. Borysenko. "АНАЛІЗ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА НАЯВНІСТЬ ВНЕСЕНИХ ЗМІН". Problems of applied mathematics and mathematic modeling, 2 лютого 2021. http://dx.doi.org/10.15421/322014.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто задачу виявлення змін цифрового зображення та методи її розв’язання на основі аналізу картини шумів, артефактів стиснення та пошуку дубльованих фрагментів. Запропонована модифікація методу знаходження повторюваних елементів на основі порівняння блоків пікселів. Представлена програмна система виявлення змін зображення різного характеру з комплексним використанням групи методів.