Розроблено спосіб опису контурів зображень, отриманих в результаті дистанційного зондування Землі. Показано інваріантні властивості такого опису до афінних перетворень та перетворення подібності ознакового простору. Побудовано алгоритм класифікації контурів на основі цього опису.

Представлені результати застосування ітераційного методу відновлення складноструктурованих зображень (реальних знімків земної поверхні з космосу) з метою підвищення їх роздільної здатності. Досліджено вплив параметра beta на результати обробки. Показана необхідність компромісного вибору величини beta та кількості кроків обробки.

Індекс рубрикатора НБУВ: З361-045.2

Рубрики:

Парові котли.Котлобудування

Шифр НБУВ: Ж29109 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Теоретично та експериментально досліджено методи побудови формального опису та класифікації зображень на основі геометричної форми об'єктів. Запропоновані алгоритми належать до класу структурно-інваріантних методів, які використовують інформацію про точки локальних екстремумів кривизни на контурі об'єкта. Розроблені методи грунтуються на інваріантних властивостях таких точок і формують описи об'єктів та проводять класифікацію в результаті певних перетворень, застосованих до цих точок.

Для кількісного аналізу фрактографічних зображень використано спосіб їх сегментації багаторівневим порогуванням. На відміну від відомих підходів для меншого спотворення сегментованого зображення враховано спільні ознаки, властиві не лише великим, але й малим його деталям, яким відповідають невисокі піки на гістограмі яскравості. Це дало змогу розділити зображення фрагмента поверхні зламу на звіязні області, а після цього визначити та проаналізувати їх кількісні характеристики.

Досліджено початковий етап корозійно-ерозійного руйнування термообробленої сталі ШХ15 у лужному середовищі. Встановлено характер пошкоджень поверхні під час випробувань та закономірності її деградації впродовж інкубаційного періоду кавітації. Розроблено автоматизовану методику підрахунку поверхневих тріщин, яка надає змогу об'єктивно аналізувати ступінь пошкодження поверхні.

Розглянуто задачу виділення меж зерен на металографічних зображеннях. Запропоновано нову характеристику точок, що базується на визначенні кута між нормаллю площини зображення та нормалями пар векторів, побудованих у точці поверхні зображення. Наведено умови класифікації точок зображення як таких, що належать межі зерна.

Розглянуто задачу визначення розмірів тріщини на підставі аналізу напівтонових зображень, одержаних у процесі експерименту. За наявності апріорних даних, можна для сегментації зображення скористатись величиною дісперсії елементів зображення, обчисленою вздовж рядків у наперед визначених вертикальних смугах. Попередня обробка зображення також усуває текстурну складову. Виділені сегменти тріщини з'єднуються за критерієм мінімуму відстані між їх центрами ваги.

Наведено метод детектування сингулярних точок папілярних відбитків на основі обчислення індексу Пуанкаре точок поля напрямків і ряд правил, на базі яких можна відкинути хибні точки. Ці правила мають за мету компенсувати затрати на додаткову попередню обробку зображення.

Відомо, що характеристикою міри деградації матеріалів є взаємне розташування елементів їх мікроструктури. Досліджено можливість застосування параметрів точкових процесів, а також кластерного аналізу для опису взаємного розташування карбідів у зернах матеріалу. За допомогою даних методів побудовано якісні та кількісні оцінки, що характеризують ступінь утворення стрічок карбідів.

Розглянуто проблему аналізу металографічних зображень. Визначено зображення як гладкий багатовид і запропоновано новий підхід для локальної класифікації його точок, що базується на дослідженні взаємного розташування векторів нормалей багатовиду в околі точки. На підставі цього підходу розвинуто метод сегментації зображень.

Запропоновано спосіб вибору порогів у разі багаторівневої сегментації зображення на основі поділу зображення на фрагменти та виділення локальних максимумів гістограм фрагментів. Значення порогів вибираються за допомогою поділу на кластери множини, що утворюється об'єднанням максимумів відібраних фрагментів. Наведено порівняння запропонованого способу із методом Оцу.

Питання сегментації зображень - важлива, а також критична задача для багатьох завдань з обробки зображень. Наведено розроблені методи сегментації для напівтонових зображень структури матеріалів. Розглянуто застосування різних підходів до виділення на зображенні об'єктів уваги, для визначення на їх основі ряду характеристик та властивостей матеріалів.

Запропоновано метод автоматизації сегментування зерен металу та оцінки їх характеристик. Метод розробленого програмного засобу є допомогою експертам під час визначення імовірних зерен для їх подальшого аналізу. Проведено дослідження на різних типах зерен для апробації коректності запропонованого підходу.

Розглянуто проблему вибору початкових областей так званих "seed regions" у задачі сегментації зображень шляхом нарощування початкових областей. Запропоновано використовувати для визначення початкових областей властивості взаємного розташування точок зображення, які описують за допомогою характеристик двовимірних точкових образів. Ці образи формуються для кожної яскравості з діапазону зображення. Використовуючи той факт, що для зв'язних об'єктів відповідні точкові образи формують кластери, проводиться визначення початкових областей сегментації зображення. Запропонований спосіб надає змогу виділяти початкові області для об'єктів, які зображаються різними рівнями яскравості.

Розглянуто проблему формування вагових коефіцієнтів під час сегментації зображень за допомогою знаходження мінімального перерізу графа, який відповідає зображенню. Запропоновано спосіб формування ваг, який грунтується на узагальненні характеристик вершин графа у деякому околі, що надає змогу детальніше сегментувати зображення.

Розглянуто задачу оцінки розміру зерна металу. На металографічних зображеннях виділяють спеціальні точки, які формують точковий образ. За допомогою характеристики їх взаємного розташування оцінюють розподіл величини, яка відповідає розміру зерна матеріалу.

Предложен новый подход к сегментации изображений, основанный на моделировании пространственного распределения точек в плоскости изображения и их способности идентифицировать кластеры. На основании обнаружения пиков гистограммы для фрагмента изображения формируется последовательность доминирующих яркостей. Для каждой яркости изображения формируются точечные поля и проверяется наличие кластеров с помощью характеристик второго порядка точечных полей. Объединение всех яркостей, для которых точечные поля формируют кластеры, образует объект сегментации. Приведены результаты сегментации ряда изображений в сравнении с такими методами, как выбор порога и наращивания начальных областей.

Увагу приділено розробці та вдосконаленню методів тривімірної реконструкції поверхні в задачах технічної діагностики та дистанційного зондування. Проаналізовано методи тривимірної реконструкції в задачах технічного аналізу стану поверхні металевих конструкцій. Значну увагу приділено моделюванню освітлення поверхні металу, а також підвищенню ефективності процесу погодження стереозображень за рахунок побудови нових математичних моделей та вдосконаленню процедури оптимізації цільової функції. Розроблено метод оптимального вибору параметрів регуляризації розв'язку задачі погодження з урахуванням затінених і дзеркальних елементів поверхні досліджуваного зразка.

Проаналізовано завадостійкість основних методів сегментації зображень за умов дії імпульсних шумів та спотворень розмиття, виявлено їх переваги та недоліки. Порівняно результати сегментації. Вказано перспективи заснованих на кластеризації зображень методів для сегментації.