Оценка качества воспроизведения цветных изображений оптико-электронными системами
Дипломная работа. 73 страницы, 2 больших раздела, 35 источников литературы.
Дополнительные материалы: презентация и речь.
Объект работы – воспроизведение изображений оптико-электронными системами.
Предмет работы – методология оценки качества воспроизведения цветных изображений.
Целью работы является исследование методологии оценки качества воспроизведения цветных изображений оптико-электронными системами.
В соответствии с поставленной целью, в работе нужно решить следующие задачи:
1. Изучить теоретические особенности воспроизведения цветных изображений оптико-электронными системами.
2. Разработать и исследовать методологию оценки качества воспроизведения цветных изображений оптико-электронными системами.
Гипотеза исследования – состоит в том, что нам необходимо доказать зависимость качества воспроизведения цветных изображений от той или иной оптико-электронной системы, а также разработать наилучшую методологию для оценки качества воспроизведения цветных изображений.
Практическая значимость исследования состоит в том, что результаты данной работы можно в дальнейшем использовать при изучении любых вопросов, связанных с методологией оценки изображений.
Структура работы включает в себя введение, 2 раздела основной части, заключение и список использованной литературы.
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫМИ СИСТЕМАМИ.. 6
1.1 Понятие оптико-электронных систем.. 6
1.2 Особенности цветных изображений с технической точки зрения. 11
1.3 Использование оптико-электронных систем для воспроизведения цветных изображений. 16
1.4 Алгоритм воспроизведения цветных изображений с использованием оптико-электронных систем.. 21
1.5 Показатели качества воспроизведения изображений. 26
2 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫМИ СИСТЕМАМИ.. 31
2.1 Существующие методики оценки качества воспроизведения цветных изображений с использованием оптико-электронных систем.. 31
2.2 Разработка алгоритма метода оценки качества воспроизведения цветных изображений с использованием оптико-электронных систем.. 36
2.3 Исследование воспроизведения цветных изображений оптико-электронными системами на практике, изучение алгоритма создания изображения. 41
2.4 Разработка инструментария и оборудования для оценки качества воспроизведения цветных изображений. 46
2.5 Алгоритм проведения оценки качества. 51
2.6 Компьютерно-программная реализация. 56
1. Алгоритмические основы растровой графики / Д.В. Иванов, A.C. Карпов, Е.П. Кузьмин, B.C. Лемпицкий, A.A. Хропов. - М.: ИНТУИТ, 2021. – 256 е., ил.
2. Анисимов, Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений: [Учеб. пособие для вузов по спец. «ЭВМ» и «АСУ»] / Б. В. Анисимов, B. Д. Курганов, В. К. Злобин. - М.: Высш. шк., 2023. – 295 с.
3. Антонюк В.А., Пытьев Ю.П., Рау Э.И. Автоматизация визуального контроля изделий микроэлектроники, Радиотехника и электроника, 2020, т. ХХХ, №12, сс. 2456-2458.
4. Баранник, В.В. Анализ методов обнаружения границ объектов на изображениях и их классификация / В.В. Баранник, A.B. Яковенко, A.B. Власов // Сучасна спещальна техшка. – 2022. – № 3. – С. 20-27.
5. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения) / В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис. - М.: Наука, 2021. – 416 с.
6. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений: Издание 3-е, исправленное и дополненное / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - Москва: Техносфера, 2022. – 1104 с.
7. Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. – М.: Мир, 2019. – 592 c.
8. Домасев М.В., Гнатюк С.П. Цвет, управление цветом, цветовые расчёты и измерения. – СПб: Питер, 2019. – 224 с.
9. Ермолаев А.Г., Пытьев Ю.П. Априорные оценки полезного сигнала для морфологических решающих алгоритмов, - Автоматизация, 2021, №5, сс. 118-120.
10. Иванов В.Е., Широких Т.В. ние равноконтрастных колориметрических систем // Светотехника. – 2021. – № 6. – С. 44–47.
11. Кирпичников, А.П. Обнаружение окружностей на изображениях с помощью метода Хафа и преобразования быстрой радиальной симметрии / А.П. Кирпичников, С.А. Ляшева, P.M. Шакирзянов, A.A. Шакирзянова, М.П. Шлеймович // Вестник Технологического университета. – 2019. – Т. 22, № 8. - C. 164-167.
12. Кольцов, П.П. О количественной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений / П.П. Кольцов, A.C. Осипов, A.C. Куцаев, A.A. Кравченко, H.B. Котович, A.B. Захаров 11 Компьютерная оптика. – 2020. – T. 39, № 4. -С. 542-556.
13. Лепский, А.Е. Математические методы распознавания образов: Курс лекций / Лепский А.Е., Броневич А.Г. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2019. – 155 с.
14. Ляшева, С.А. Детектирование центов объектов на изображениях с использованием метода преобразования радиальной симметрии / С.А. Ляшева, P.M. Шакирзянов, A.A. Шакирзянова, М.П. Шлеймович // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2019). Труды Международной научно-технической конференции. / Под ред. С.А. Прохорова. – 2019. – С. 270-273.
15. Мазуров, В.Д. Математические методы распознавания образов: учебное пособие. – Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2020. – 101 с.
16. Майзель С.О. Ратхер Е.С. Цветовые расчеты и измерения. М: Л: Госэнергоиздат 2021. – 318 с.
17. Мешков В.В., Матвеев А.Б. Основы светотехники: Учеб. пособие для вузов: В 2-х ч. Ч. 2. Физиологическая оптика и колориметрия. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергоатомиздат, 2019. – 432 с.
18. Матвеев, Ю. Н. Основы теории систем и системного анализа / Ю.Н. Матвеев. – Тверь: ТГТУ, 2021. – 100 с.
19. Обработка изображений с помощью OpenCV: пер. с англ. Слинкин А. А. / Г.Б. Гарсия, О.Д. Суарес, Х.Л.Э. Аранда, Х.С. Терсеро, И.С. Грасиа, Н.В. Энано - М.: ДМК Пресс, 2020. – 210 с.
20. Пытьев Ю.П. Морфологические понятия в задачах анализа изображений, - Докл. АН РФ, 2022, т. 224, №6, сс. 1283-1286.
21. Пытьев Ю.П. Морфологический анализ изображений, – Докл. АН РФ, 2022, т. 296, №5, сс. 1061-1064.
22. Пытьев Ю.П. Задачи морфологического анализа изображений, - Математические методы исследования природных ресурсов земли из космоса, ред. Золотухин В.Г., Наука, Москва, 2021. – 342 с.
23. Пытьев Ю.П., Чуличков А.И. ЭВМ анализирует форму изображения, – Знание, сер. Математика, Кибернентика, Москва, 2019. – 47 с.
24. Пытьев Ю.П. Спецпроцессоры реального времени для морфологического анализа реальных сцен. Обработка изображений и дистанционное исследования, -Новосибирск, 2021, сс. 87-89.
25. Пытьев Ю.П, Задорожный С.С., Лукьянов А.Е. Об автоматизации сравнительного морфологического анализа электронно-микроскопических изображений, – Изв. АН РФ, сер. физическая, 2021, т. 41, №11 с.
26. Пытьев Ю.П. Математические методы интерпретации эксперимента, Высшая школа, 2019. – 351 с.
27. Роджерс, Д. Алгоритмические основы машинной графики: Пер. с англ. / Д. Роджерс. – М.: Мир, 2019. - 512 с.
28. Сакович, И.О. Обзор основных методов контурного анализа для выделения контуров движущихся объектов / И.О. Сакович, Ю.С. Белов // Инженерный журнал: наука и инновации. – 2021. – №12. – С. 21-25.
29. Тарасов И.Е. Разработка цифровых устройств на основе ПЛИС Xilinx с применением языка VHDL. 2022. – 252 c.
30. Фурман, Я.А. Введение в контурный анализ. Приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, A.B. Кревецкий, А.К. Передреев, A.A. Роженцов, Р.Г. Хафизов, И.Л. Егошина, А.Н. Леухин. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит. – 2020. – 592 с.
31. Шакирзянов, P.M. Вероятностная оценка точности работы алгоритмов сегментации изображений / P.M. Шакирзянов // Труды 63-й Всероссийской научной конференции МФТИ. 23-29 ноября 2020 года. Прикладная математика и информатика. Москва, МФТИ. – 2020. – С. 196-197.
32. Шакирзянов, P.M. Детектирование центров объектов на изображениях с применением методов Хафа и преобразования быстрой радиальной симметрии / P.M. Шакирзянов, A.A. Шакирзянова // XXIV Туполевские чтения (школа молодых ученых). Материалы Международной молодёжной научной конференции. В 6-ти томах. – 2019. – С. 497-500.
33. Шакирзянов, P.M. Обнаружение сигналов светофоров с использованием цветовой сегментации и детектора радиальной симметрии / P.M. Шакирзянов // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2020. – Т. 16, №6. – С. 25-33.
34. Шакирзянов, P.M. Способ определения центра целей округлой формы / P.M. Шакирзянов, М.П. Шлеймович // Состояние и перспективы развития современной науки по направлению «Техническое зрение и распознавание образов». Сборник тезисов докладов научно-технической конференции. – 2019. – С. 194-200.
35. Шапиро, J1. Компьютерное зрение: учебное пособие / JI. Шапиро, Д. Стокман; под редакцией С.М. Соколова; перевод с английского А.А. Богуславского. – 4-е изд. – Москва: Лаборатория знаний, 2020. – 763 с.
