Вид документа:

Кваліфікаційна робота здобувача вищої освіти
ТАВР
Саіткулієв Д. . Дослідження методів знаходження скелету зображення : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / Д. . Саіткулієв ; кер. роботи проф. Омаров М.А. ; ХНУРЕ, Кафедра Технології автоматизації РЕЗ та ЕОЗ. – Харків, 2015. – 139 с. : CD


Статистика використання: Видач: 0

Анотація:
Цель работы - исследование методов нахождения скелета изображения.
Объект исследования - система технического зрения.
Предмет исследования - методы автоматического получения информации с изображений.
Методы исследования - морфологочиские операции, элементы теории распознавания образов, методы организации интерфейса пользователя.
Основным результатом магистерской аттестационной работы является реализация разработанного метода топографического утоньшения изображения, который позволяет ускорить получение скелета изображения в 2,8 раза, по сравнению с методом Сонга-Зуня, алгоритм которого был выбран в качестве основы нового метода.

СКЕЛЕТ ИЗОБРАЖЕНИЯ, ТОПОЛОГИЧЕСКОЕ УТОНЬШЕНИЕ, АЛГОРИТМ ЗОНГА-СУНЯ, РАСПОЗНОВАНИЕ ОБРАЗОВ, КЛАСИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ.

Мета роботи - дослідження методів знаходження скелета зображення.
Об'єкт дослідження - система технічного зору.
Предмет дослідження - методи автоматичного отримання інформації з зображень.
Методи дослідження - морфологочіскіе операції, елементи теорії розпізнавання образів, методи організації інтерфейсу користувача.
Основним результатом магістерської атестаційної роботи є реалізація розробленого методу топогравічного утоньшення зображення, який дозволяє прискорити отримання скрелета зображення в 2,8 рази, в порівнянні з методом Сонга-Зуня, алгоритм якого був обраний в якості основи нового методу.

СКЕЛЕТ ЗОБРАЖЕННЯ, ТОПОЛОГІЧНЕ УТОНЬШЕННЯ, АЛГОРИТМ ЗОНГ-СУНЯ, РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ, КЛАСИФІКАЦІЯ ОБ'ЄКТІВ

Purpose - to study methods of finding the skeleton image.
Object of research - vision system.
Subject of research - methods of automatic information from images.
Research Methods - morfologochiskie operation elements of the theory of pattern recognition, methods of organization of the user interface.
The main result of the master's work is the implementation of the certification of the developed method of thinning the topographical image, which allows you to speed up the receipt of skreleta images in 2.8 times in comparison with the method of Song-Zunya algorithm which was chosen as the basis for a new method.

SKELETON IMAGE, TOPOLOGICAL THINNING, SUN ZONG ALGORITHM, RECOGNITION OF IMAGES, CLASSIFICATION OBJECTS.