Процедура итеративного масштабирования изображений
Метод масштабирования малогабаритных изображений, базирующийся на итеративном преобразовании фрагмента изображения с использованием бикубической интерполяции. Увеличение требуемой части изображения с целью получения криминалистически значимой информации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Информатика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Ганин Д.В. |
| Дата добавления | 02.04.2019 |
| Размер файла | 33,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Анализ существующих методов масштабирования изображений. Повышение скорости обработки и изменения картинок. Алгоритм масштабирования с использованием параллелизма. Отбор пикселей для правильного расчета градиента. Выбор метода интерполяции изображения.
курсовая работа [5,8 M], добавлен 17.06.2017Разработка приложения, целью которого ставится преобразование черно-белых полутоновых изображений в цветные. Обзор методики обработки изображения, способов преобразования изображения с помощью нейронной сети. Описания кластеризации цветового пространства.
дипломная работа [6,3 M], добавлен 17.06.2012Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.
курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.
презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013Общий алгоритм сравнения двух изображений. Метод максимальных площадей. Метод гистограмм. Подготовка изображения к распознаванию. Моделирование многомерной функции. Распределение векторов. Деформируемые модели. Реализация программного обеспечения.
дипломная работа [384,2 K], добавлен 29.09.2008Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019Элементы и принципы графического дизайна в художественном образовании. Разработка графических изображений средствами Adobe Photoshop. Обработка изображения с помощью Photoshop. Подготовка изображения с прозрачным фоном. Плавное слияние двух изображений.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 27.11.2012Компьютерная графика. Пиксели, разрешение, размер изображения. Типы изображений. Черно-белые штриховые и полутоновые изображения. Индексированные цвета. Полноцветные изображения. Форматы файлов. Цвет и его модели. Цветовые модели: RGB, CMYK, HSB.
реферат [18,1 K], добавлен 20.02.2009Яркость точек и гистограммы изображения. Изменение яркости и контрастности. Метод ранговой фильтрации с оценкой середины диапазона. Наложение шумов на изображение. Преобразование изображения в негатив. Получение матрицы яркостей и построение гистограмм.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 11.12.2012Сравнительная оценка существующих программ, повышающих разрешение изображений на языке Borland Delphi. Выбор оптимального инструментария для разработки логической схемы. Форма поиска файлов, преобразования изображений и реализации алгоритмов интерполяции.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 29.11.2011- Определение величины дисторсии цифровых изображений, формируемых системами технического зрения (СТЗ)
Оснащение робототехнических комплексов систем технического зрения. Математическая модель и векторная диаграмма дисторсии изображения. Создание эталонного изображения тестового объекта. Определение основных погрешностей формирования изображения.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 14.06.2014 Построение интерполяционных объектов и их свойства. Линейные операции над множествами по Минковскому. Вывод формулы поворота вектора. Основные числовые характеристики изображений. Усовершенствованный метод интерполяции. Исследование исходных множеств.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 18.05.2013Информация о графических форматах. Хранение изображения в программе. Очередь как вспомогательная структура данных. Загрузка изображения из двоичного файла. Операции с изображением. Уменьшение разрешающей способности. Увеличение размера изображения.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 29.06.2013Выбор методов обработки и сегментации изображений. Математические основы примененных фильтров. Гистограмма яркости изображения. Программная реализация комплексного метода обработки изображений. Тестирование разработанного программного обеспечения.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.01.2017Технология считывания данных в современных устройствах оцифровки изображений. Принцип работы черно-белых и цветных сканеров. Цифровое кодирование изображений. Программные интерфейсы и TWAIN. Способ формирования изображения. Преимущество галогенной лампы.
реферат [2,2 M], добавлен 02.12.2012Растровая графика, составление графических изображений из отдельных точек (пикселей). Растровые графические редакторы. Векторная графика - построение изображения из простых объектов. Достоинства, недостатки и применение растровой и векторной графики.
презентация [7,8 K], добавлен 06.01.2014Обнаружение деталей и их границ изображения. Применение ранговых алгоритмов. Использование алгоритмов адаптивного квантования мод в режиме пофрагментной обработки. Обобщенная линейная фильтрация изображений. Восстановление отсутствующих участков.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 17.06.2013Методика устранения посторонних шумов и коррекции искажения типа дисфокусировки. Обрезка сильно искаженных краев изображения. Построение яркостной гистограммы изображения и его преобразование в индексный формат с восьмицветовой палитрой в пакете Matlab.
контрольная работа [4,7 M], добавлен 13.01.2012Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022Исследование структуры типовой вычислительной сети. Модель процесса вскрытия вычислительной сети и взаимосвязь основных его этапов. Конфликт в информационной сфере между субъектом и объектом познания. Описания алгоритмов динамического масштабирования.
дипломная работа [2,9 M], добавлен 21.12.2012
