Пример готовой дипломной работы по предмету: Матлаб
ВВЕДЕНИЕ 2
1. Организация и способы представления изображений 4
1.1. Модель представления изображения 4
1.2. Основные форматы представления изображений 6
1.3. Общие принципы обработки изображений 12
1.4. Алгоритмы линейной фильтрации изображений 15
1.5. Выводы по разделу 17
2. Алгоритмы фильтрации и анализа изображений 18
2.1. Общие алгоритмы фильтрации изображений 18
2.2. Алгоритмы реконструкции изображений 24
2.3. Выводы по разделу 31
3. Инструментальные средства обработки изображений 33
3.1. Анализ инструментальных средств обработки изображений 33
3.2. Matlab как среда анализа и обработки изображений 34
3.3. Разработка программного комплекса устранения дефектов изображения 37
3.4. Вычислительный эксперимент и анализ результатов 45
3.5. Выводы по разделу 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 52
ПРИЛОЖЕНИЕ 54
Содержание
Выдержка из текста
Целью дипломной работы является анализ существующих методов анализа изображений и разработка программного продукта, ориентированного на решение задач коррекции изображений. Для ее реализации необходимо решить следующие задачи:
системами возникает множество различных помех, поэтому для их устраненияВизуальное оценивание качества изображения есть крайне субъективныйпоэтому лишь их исследование позволяет узнать какой же из алгоритмов
На сегодняшний день для автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков в современных программных средствах используются следующие три группы признаков распознавания: геометрические (форма, размер); яркостные (уровень яркости, цвет); структурные (текстура, структура).
Недостатками таких подходов являются:
Если следовать стандартной логике кодирования, то в этом случае необходимо было бы каждую единицу информации заменить на непрерывный вектор в K-мерный вектор принадлежащий подпространству, порожденному базисом, состоящем из разреженных векторов, удаленных друг от друга так, что K должна быть достаточно большой, что привело бы к непомерно большому коэффициенту удлинения передаваемого потока.
Методы исследования: теоретические методы исследований основывались на методах цифровой обработки изображений и распознавания образов. Экспериментальная часть исследования базировалась на обработке и анализе цифровых изображений с помощью ЭВМ с дальнейшей визуализаций результатов. Для программной реализации алгоритмов использовался математический пакет MathCAD.
Темой данного дипломного проекта является разработка программы для диагностики мазка крови, а выделение в нем клеток лимфоцитов. Для реализации данной задачи было выбрано среда разработки MS Visual Studio 2015 язык программирования C ++, и библиотека компьютерного зрения OpenCV.
3. С учетом новейших достижений науки и практики подобрать наиболее эффективные, оптимальные методики по устранению нарушений звукопроизношения у детей с дислалией с учётом типа функциональной асимметрии полушарий мозга.
Список источников информации
1. Грошев И.В., Корольков В.И. Системы технического зрения и обработки изображений. Учебное пособие. М.: РУДН, 2008. – 212 с.
2. Сойфер С.А. Компьютерная обработка изображений 1 Часть
2. Методы и алгоритмы. Соросовский образовательный журнал, № 2, 1996 г. – с. 110-121.
3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB (+CD).
- М.: Техносфера, 2006. — 621 с.
5. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая Обработка Изображений В Информационных Системах: Учебное пособие.- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 168 с.
6. Д. Сэломон Сжатие данных, изображений и звука Москва: Техносфера, 2004. — 368с.
7. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2007. – 584 с.
8. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.
9. Н. Н. Калиткин, П. В. Корякин. Численные методы : в 2 кн. Кн.
2. Методы математической физики: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования — М. : Издательский центр «Академия», 2013. — 304 с.
10. Петров Ю. П., Сизиков В. С. Корректные, некорректные и промежуточные задачи с приложениями: Учебное пособие для вузов. — СПб: Политехника, 2003. — 261 с.
11. Потапов А.А. Новейшие методы обработки изображений. М.: Физматлит, 2008. — 496 с.
12. Хермен Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии. Пер. с англ., Москва, Изд-во Мир, 1983, 352 с
13. Сизиков B.C. Математические методы обработки результатов-измерений. СПб.: Политехника, 2001. — 240 с.
14. Квасов Б. Численные методы анализа и линейной алгебры. Использование Matlab и Scilab. Лань, 2016 г.
15. Кетков Ю., Кетков А., Шульц М. — MATLAB
7. Программирование, численные методы. БХВ-Петербург, 2005. – 742 с.
16. Солонина А.И., Клионский Д.М. Цифровая обработка сигналов и MATLAB, СПб.: БХВ-Петербург, 2013. — 512с
список литературы
