Пример готовой дипломной работы по предмету: Программирование
Содержание
Введение 3
ГЛАВА
1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ФЛЬТРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 6
1.1. Актуальность 6
1.2. Цифровой шум изображения 7
1.3. Подавление цифрового шума 11
1.4. Причины возникновения цифрового шума 12
1.5. Низкие, средние и высокие частоты изображения 14
1.6. Обзор современных методов поиска очистки изображений от цифрового шума 16
1.7. Недостатки существующих систем 19
1.8. Компьютерное зрение 20
1.9. Библиотека OpenCV 22
1.10. Ubuntu Linux 25
1.11. Постановка задачи 29
ГЛАВА
2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ОЧИСТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ОТ ШУМА НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРА ГАУССА 30
2.1. Фильтр Гаусса 30
2.2. Подключение библиотеки OpenCV 31
2.3. Проба основных фильтров 32
2.4. Выбор метода фильтрации 34
2.5. Написание алгоритма фильтрации изображений 34
ГЛАВА
3. ОЦЕНКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ РАЗРАБОТАННОЙ ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПРОВЕДЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ 37
3.1 Характеристики аппаратного обеспечения 37
3.2. Обзор результатов работы программы 37
3.3. Оценка качества изображений 38
3.4. Классификация оценок качества изображений 38
3.5. Оценка контраста изображения. 42
3.6. Сравнительные оценки двух изображений. 43
3.7. Оценка резкости изображений. 44
3.8. Норма Минковского. 45
3.9. Выбор цветовой модели. 48
3.10. Оценка яркости изображения 51
3.11. Оценка контрастности изображения. 53
3.12. Оценка преобладающего тона. 55
3.13. Оценка резкости изображения 56
3.14. Анализ скорости алгоритмов 61
Заключение 62
Список литературы 63
Приложение 65
Выдержка из текста
В первой главе проведен обзор основных методов очистки изображений от шумов, так же рассмотрен вопрос, что из себя представляет шум, актуальность проблемы и возможности её решения.
Во второй главе рассмотрена разработка алгоритма очистки изображений от помех и его программная реализация на основе фильтра Гаусса. Так же проведен обзор и сравнение часто используемых фильтров очистки шумов изображений.
В третьей главе реализована оценка работоспособности разработанной программной системы на основе проведения вычислительных экспериментов.
Список использованной литературы
Список литературы
1. Egmont-Petersen, M., de Ridder, D., Handels, H. "Image processing withneural networks — a review". Pattern Recognition 35 (10), pp. 2279– 2301(2002)
2. Christoph Zauner. Implementation and Benchmarking of Perceptual ImageHash Functions (2010)
3. Locality-sensitive hashing. http://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing
4. D. Marrand, E. Hildret. Theory of edge detection, pp. 187-215 (1979)
5. http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_cosine_transform
6. http://en.wikipedia.org/wiki/Median_filter
7. http://en.wikipedia.org/wiki/Median
8. http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_blur
9. Zeng Jie. A Novel Block-DCT and PCA Based Image Perceptual HashingAlgorithm. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 10,Issue 1, No 3, January 2013
10. Open Computer Vision library. http://opencv.org/
11. А. В. Боресков, А. А. Харламов — Основы работы с технологией CUDA – М.:ДМК Пресс, 2010. – 232с.ил.
12. Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders, Berna L. Massingill – Patterns for Parallel Programming, Published Sep 15, 2004 by Addison-Wesley Professional, Pages: 384.
13. Айфичер, Джервис.. Проектирование систем цифровой смешанной обработки сигналов. 2004 год. 989 стр.
14. Ричард Лайонс. Цифровая обработка сигналов. 2006 год. 656 стр.
15. Уолт Кестер редактор. Проектирование систем цифровой смешанной обработки сигналов. 2010 год. 330 стр.
16. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. 2005 год. 1071 стр.
17. В.А. Зверев, А.А. Стромков. Выделение сигнала из помех численными методами. 2001 год. 186 стр.
18. Мeстeцкий Л.М. Математические методы распознавания образов. Курс лекций. Ф-т ВМиК МГУ, кафедра ММП. 2002 год. 85 стр.
19. Юкио Сато. Обработка сигналов. Первое знакомство. 2000 год. 172 стр.
20. Д. Сэломон. Сжатие данных, изображений и звука. 2004 год. 366 стр.
21. Б. Яне. Цифровая обработка изображений. 2007 год. 584 стр.
