Алгоритмы многомасштабной фильтрации изображений с произвольным коэффициентом изменения масштаба в практике дефектоскопических исследований - Автореферат
Анализ алгоритмов и методов многомасштабного представления и обработки изображений. Исследование возможностей вейвлет-преобразования в задачах цифровой обработки и анализа изображений. Разработка новых алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений.
Аннотация к работе
На правах рукописи Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Алгоритмы многомасштабной фильтрации изображений с произвольным коэффициентом изменения масштаба в практике дефектоскопических исследований 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации Фомин Андрей Александрович Казань 2009 Работа выполнена в Муромском институте (филиале) Владимирского государственного университета. Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Жизняков Аркадий Львович Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Глова Виктор Иванович доктор технических наук, профессор Фурман Яков Абрамович Ведущая организация: Камская государственная инженерно-экономическая академия (г. Набережные Челны) С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. При такой постановке актуальны задачи обнаружения и анализа характеристик областей интереса дефектоскопических изображений на фоне помех. Перспективным подходом к анализу случайных сигналов (дефектоскопических снимков) является использование методов многомасштабной обработки, в частности основанных на вейвлет-преобразованиях, позволяющих проводить анализ, выявлять зависимости или отслеживать изменения характеристик изображений на разных масштабах, что позволяет получить более полную информацию об объекте исследований. Методы и алгоритмы многомасштабной фильтрации и анализа особенностей цифровых изображений, характеристики и свойства этих алгоритмов. Обзор и анализ применяемых в настоящее время алгоритмов и методов многомасштабного представления и обработки изображений. 2. Научная новизна работы: – алгоритм многомасштабного представления одномерных сигналов и изображений с произвольным масштабирующим коэффициентом; – алгоритмы многомасштабной фильтрации особенностей изображений на основе непрерывного вейвлет-преобразования с адаптивным выбором масштабирующих коэффициентов; – алгоритм многомасштабной фильтрации групповых объектов изображений; – алгоритм многомасштабной фильтрации кривых на плоскости и в пространстве с требуемым коэффициентом сглаженности; – автоматизированная подсистема многомасштабной обработки и анализа дефектоскопических изображений сварных металлоконструкций; – вычислительные схемы алгоритмов многомасштабной фильтрации изображений. Автор выражает глубокую признательность научному руководителю к.т.н., доценту Жизнякову Аркадию Львовичу, искренне благодарит д.т.н., профессора Захарова Вячеслава Михайловича за консультации и помощь в работе.