МЗ
Жуков О. А. Розробка методу обробки відеоданих з метою одержання груп ознак для реалізації семантичного пошуку. : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / О. А. Жуков ; кер. роботи доц. Омельченко А.В. ; ХНУРЕ, Кафедра Мереж зв’язку. – Харків, 2016. – 101 с. : CD
Жуков О. А. Розробка методу обробки відеоданих з метою одержання груп ознак для реалізації семантичного пошуку. : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / О. А. Жуков ; кер. роботи доц. Омельченко А.В. ; ХНУРЕ, Кафедра Мереж зв’язку. – Харків, 2016. – 101 с. : CD
Анотація:
Об'єкт дослідження - методи обробки зображень.
Мета роботи - розробка методу обробки відеоданих з метою одержання груп ознак для реалізації семантичного пошуку.
Метод дослідження - експериментальний (на ЕОМ), система комп'ютерної алгебри Mathcad 15.
Результат дослідження:
- аналіз сучасного стану проблеми пошуку зображень за змістом та виявлення проблемних етапів у попередній обробці зображень;
- побудова універсальної класифікації зображень за інтенсивністю насиченості дрібними деталями;
- аналіз існуючих методів та алгоритмів отримання ключової інформації про об'єкти на зображенні;
- аналіз автоматизованих методів машинної оцінки якості отриманих результатів;
- розробка методу попередньої обробки зображень, що враховує тип оброблюваного зображення;
- аналіз та застосування методів потоншення контурних ліній зображення;
- аналіз алгоритмів векторизації потоншених контурних ліній.
СЕМАНТИЧНИЙ ПОШУК, КОМП'ЮТЕРНА ГРАФІКА, КОЛЬОРОВИЙ ПРОСТІР, ІМПУЛЬСНИЙ ШУМ, ФІЛЬТРАЦІЯ ЗОБРАЖЕННЯ, ВИДІЛЕННЯ КОНТУРІВ ЗОБРАЖЕННЯ, ТРІАНГУЛЯЦІЯ, ВЕКТОРИЗАЦІЯ, АПРОКСИМАЦІЯ.
Object of study - methods of image processing.
Objective - develop a method for pre-processing of video image to obtain groups of signs for the implementation of semantic search.
The method of research - experimental (on computer), computer algebra system Mathcad 15.
Results:
- analysis of the current state of the problem of search images in content and identify problematic stages in the previous image processing;
- construction of a universal classification of images for a detailed description of saturation intensity;
- analysis of existing methods and algorithms for obtaining key information about the objects in the image;
- analysis of computer automated methods for evaluating the quality of the results;
- develop methods for pre-processing of images, that takes into account type of the processed image;
- analysis and applying methods of thinning image contour lines;
- analysis of vectorization algorithms of thinned contour lines.
SEMANTIC SEARCH, COMPUTER GRAPHICS, COLOR SPACE, IMPULSE NOISE, IMAGE FILTRATION, EDGE DETECTION, TRIANGULATION, VECTORIZATION, APPROXIMATION.
Мета роботи - розробка методу обробки відеоданих з метою одержання груп ознак для реалізації семантичного пошуку.
Метод дослідження - експериментальний (на ЕОМ), система комп'ютерної алгебри Mathcad 15.
Результат дослідження:
- аналіз сучасного стану проблеми пошуку зображень за змістом та виявлення проблемних етапів у попередній обробці зображень;
- побудова універсальної класифікації зображень за інтенсивністю насиченості дрібними деталями;
- аналіз існуючих методів та алгоритмів отримання ключової інформації про об'єкти на зображенні;
- аналіз автоматизованих методів машинної оцінки якості отриманих результатів;
- розробка методу попередньої обробки зображень, що враховує тип оброблюваного зображення;
- аналіз та застосування методів потоншення контурних ліній зображення;
- аналіз алгоритмів векторизації потоншених контурних ліній.
СЕМАНТИЧНИЙ ПОШУК, КОМП'ЮТЕРНА ГРАФІКА, КОЛЬОРОВИЙ ПРОСТІР, ІМПУЛЬСНИЙ ШУМ, ФІЛЬТРАЦІЯ ЗОБРАЖЕННЯ, ВИДІЛЕННЯ КОНТУРІВ ЗОБРАЖЕННЯ, ТРІАНГУЛЯЦІЯ, ВЕКТОРИЗАЦІЯ, АПРОКСИМАЦІЯ.
Object of study - methods of image processing.
Objective - develop a method for pre-processing of video image to obtain groups of signs for the implementation of semantic search.
The method of research - experimental (on computer), computer algebra system Mathcad 15.
Results:
- analysis of the current state of the problem of search images in content and identify problematic stages in the previous image processing;
- construction of a universal classification of images for a detailed description of saturation intensity;
- analysis of existing methods and algorithms for obtaining key information about the objects in the image;
- analysis of computer automated methods for evaluating the quality of the results;
- develop methods for pre-processing of images, that takes into account type of the processed image;
- analysis and applying methods of thinning image contour lines;
- analysis of vectorization algorithms of thinned contour lines.
SEMANTIC SEARCH, COMPUTER GRAPHICS, COLOR SPACE, IMPULSE NOISE, IMAGE FILTRATION, EDGE DETECTION, TRIANGULATION, VECTORIZATION, APPROXIMATION.