Academic literature on the topic 'Фільтрація зображень'

Об’єкт дослідження – процес аналізу томографічних зображень, система аналізу зображень для планування нейрохірургічних втручань. Мета роботи – розробка системи аналізу зображень для планування нейрохірургічних втручань. Методи дослідження – алгоритми просторової цифрової фільтрації та перетворення зображень. Проведений аналіз щодо сучасного стану технічного та алгоритмічного забезпечення для об’ємної візуалізації томографічних даних. Впроваджено математичну модель щодо об’ємної візуалізації внутрішньомозкових структур на основі узагальненого вексельного представлення. Обґрунтовано використання різних методів просторової фільтрації та алгоритмів сегментації для томографічних зображень.Розроблено розрахунково-графічне програмне, забезпечення щодо об’ємної візуалізації томографічних даних з можливостями геометричних перетворювань. Розроблена полу тонова вексельна модель є базовою для подальших досліджень щодо алгоритмів хірургічного планування при проведенні оперативних втручань на головному мозгу людини. Система може застосовуватися у спеціалізованих нейрохірургічних клініках та центрах.

У магістерській дисертації розробляється метод гомоморфного шифрування зображень для їхнього захисту під час фільтрації на віддалених обчислювальних системах. Гомоморфне шифрування зображень пропонується виконувати шляхом перестановки стовпців матриці зображень. Процес фільтрації розділений на часткову фільтрацію, яка виконується на віддалених комп'ютерних системах та завершальну фазу, яка виконується користувачем. Теоретично та експериментально доведено, що запропонований метод дозволяє вдвічі зменшити навантаження на обчислювальну платформу користувача. При цьому зберігається високий рівень захисту зображень від доступу до неї під час обробки у хмарах.<br>The master's thesis develops a method of homomorphic encryption of images to protect them during filtering on remote computing systems. It is proposed to perform homomorphic image encryption by rearranging the columns of the image matrix. The filtering process is divided into partial filtering, which is performed on remote computer systems, and a final phase, which is performed by the user. It has been theoretically and experimentally proven that the proposed method can halve the load on the user's computing platform. At the same time, a high level of protection of images from access to it during processing in the clouds is maintained.<br>В магистерской диссертации разрабатывается метод гомоморфного шифрования изображений для их защиты во время фильтрации на удаленных вычислительных системах. Гомоморфное шифрование изображений предлагается выполнять путем перестановки столбцов матрицы изображений. Процесс фильтрации разделен на частичную фильтрацию, которая выполняется на удаленных компьютерных системах и завершающую фазу, которая выполняется пользователем. Теоретически и экспериментально доказано, что предложенный метод позволяет вдвое уменьшить нагрузку на вычислительную платформу пользователя. При этом сохраняется высокий уровень защиты изображений от доступа к ней во время обработки в облаках.

Медико-біологічні зображення мають різну фізичну природу. Іх по різному може сприймати людина-опертаор чи автоматизована система. Тому важливим завданням є адаптація процесу обробки зображення до конкретного користувача, тобто до вузької задачі, яку розв’язує споживач інформації. Часто недостатньо представити спостерігачу об’єкт за допомогою ідеальної системи відображення, оскільки необхідна інформація для аналізу зображення з метою пошуку та ідентифікації об’єктів, визначення різного роду кількісних характеристик може бути проявлено тільки в результаті цифрового оброблення. Тому на перший план виходить попереднє оброблення отриманих зображень медико-біологічних об’єктів, яка вимагає покращення самого зображення, виділення скритих об’єктів, визначення їх геометричних розмірів.

Обсяг пояснювальної записки 52 сторінки, міститься 24 ілюстрацій, 12 таблиць. Загалом опрацьовано 33 джерела. Актуальність роботи пов’язана із задачею удосконалення технології діагностичного виявлення дефектів (патологій) скелету в щелепо-лицевій хірургії та технології виготовлення відповідних штучних елементів для імплантації з використанням імітаційного комп’ютерного моделювання біологічних об’єктів. Мета: побудова комп’ютерної системи для автоматичного виявлення та візуалізації асиметрії 3-вимірних об’єктів шляхом їх порівняння зі своїм дзеркальним відображенням відносно оптимальним чином побудованих осей симетрії. Для досягнення мети були сформульовані наступні задачі: 1. Реалізація 3-вимірних адаптивних алгоритмів фільтрації 3D-об’єктів для виділення асиметричних фрагментів різних розмірів та деталізації відповідно до діагностичних завдань. 2. Розробка та програмна реалізація алгоритму побудови осей симетрії об’єкту для дзеркального відображення. 3. Розробка алгоритмів та відповідних програмних модулів для реалізації порівняння патологічної частини досліджуваного об’єкта з дзеркально відображеною здоровою його частиною та візуалізації відмінностей при 3-D реконструкції об’єкту. Основні результати: проаналізовано літературу, яка стосується обробки цифрових зображень, розроблено та реалізовано алгоритм побудови осей симетрії, розроблено програмні модулі для реалізації виявлення асиметрії.<br>The volume of the explanatory note 52 page, contains 24 illustrations, 12 tables. In general, 33 sources are processed. The urgency of the work is related to the task of improving the technology of diagnostic detection of defects (pathologies) of the skeleton in maxillofacial surgery and the technology of manufacturing appropriate artificial elements for implantation using simulation computer modeling of biological objects. Objective: to build a computer system to automatically detect and visualize the asymmetry of 3-dimensional objects by comparing them with their mirror image of relatively optimally constructed axes of symmetry. To achieve this goal, the following tasks were formulated: 1. Implementation of 3-dimensional adaptive algorithms for filtering 3D objects to select asymmetric fragments of different sizes and detailing in accordance with diagnostic tasks. 2. Development and software implementation of the algorithm for constructing the axes of symmetry of the object for mirroring. 3. Development of algorithms and appropriate software modules for the comparison of the pathological part of the studied object with a mirror image of its healthy part and the visualization of differences in 3-D reconstruction of the object. Main results: the literature related to digital image processing is analyzed, the algorithm of construction of symmetry axes is developed and implemented, software modules for realization of asymmetry detection are developed.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – Інформаційні технології. – Національний авіаційний університет, м. Київ, 2010р. Дисертаційну роботу присвячено вдосконаленню інформаційної технології обробки цифрованих зображень з використанням локальних поліноміальних сплайнів близьких до інтерполяційних у середньому. Вперше отримано явний вигляд В-сплайна п’ятого порядку, його лінійну комбінацію, що за фактом є лока- льним поліноміальним сплайном близьким до інтерполяційного у середньому, значення норми та оцінку якості апроксимації. Запропоновано метод субполосної фільтрації та контрастування зображень. Розроблено метод цифрової стабілізації, що дозволяє покращити якість зображень, спотворених мікрорухом камери фік- сації, на 30–50 % за статистичною оцінкою залежно від рівня завади. Набула розвитку інформаційна технологія обробки зображень, яку реалізовано в автома- тизованій системі «Green Gerbera» та протестовано при обробці даних, отриманих при дистанційному зондуванні Землі та зображень поверхневих структур мікропризмових елементів, отриманих за допомогою мікроскопу.<br>Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – Информационные технологии. – Национальный авиаци- онный университет, г. Киев, 2010. Диссертационная работа посвящена вопросам усовершенствования информа- ционной технологии обработки цифровых изображений за счет разработки новых методов с использованием линейных комбинаций локальных полиномиальных сплайнов на основе В-сплайнов пятого порядка. В работе получен и исследован явный вид В-сплайна пятого порядка для по- строения базиса в пространстве полиномов. Для случая одной и двух переменных получены локальные полиномиальные сплайны, близкие к интерполяционному в среднем, на базе В-сплайнов пятого порядка, которые используются для обработ- ки данных, как в явном виде, так и для получения линейных фильтров. Исследо- ваны свойства данных сплайнов: получено значение нормы сплайн-оператора, оценка качества аппроксимации, что позволяет сделать обобщения про подобные оценки для сплайнов другой, более высокой степени полинома чем известные, получены частные случаи введенных сплайнов для дальнейших исследований. Разработан метод субполосной фильтрации и контрастирования цифровых изображений. Субполосная фильтрация реализуется низкочастотным и высоко- частотным фильтрами в одномерном и двухмерном случаях. Контрастные фильт- ры получены как обратные к соответствующим низкочастотным. В работе пред- ставлены маски с большей шириной окна, по сравнению с аналогичными фильт- рами, которые известны. За счет этого метод субполосной фильтрации и контра- стирования позволяет в режиме реального времени обрабатывать цифровые изо- бражения низкой детализации и более широкого разрешения. Доработан метод бинарного пополнения последовательностей отсчетов не- прерывных функций, результатом чего стала разработка вычислительных схем масштабирования со сглаживанием цифровых изображений. Впервые разработан метод цифровой стабилизации изображений, получен- ных в условиях микродвижения камеры фиксации, который заключается в ис- пользовании комбинированных фильтров на основе В-сплайнов пятого порядка. Для подтверждения эффективности предложенных цифровых стабилизаторов были проведены экспериментальные исследования на основе имитационного моделирования. На изображение высокого качества накладывалась смоделиро- ванная низкочастотная помеха, имитирующая смаз изображения при микродви- жении (дрожание рук при нештативной съемке, вибрации при съемке с летатель- ных аппаратов и т.д.). Далее изображение обрабатывалось отдельно предложен- ными в работе стабилизаторами и контрастным фильтром, на основе функции Лапласа как наиболее часто используемого в современных программных средст- вах обработки изображений. Результаты обработки сравнивались с эталоном (начальным изображением высокого качества) статистическими методами (отно- сительная погрешность, совпадение средних, совпадение дисперсий, PSNR и т.д.). Проведенные экспериментальные исследования показали преимущества предло- женных цифровых стабилизаторов – данный метод позволяет улучшить качество обрабатываемых цифровых изображений на 30–50 % в зависимости от уровня помехи за статистической оценкой отклонения. Подобные эксперименты имели место при сравнении предложенных в работе стабилизаторов с фильтрами повы- шения резкости, представленными в программном обеспечении с закрытым ко- дом – Adobe Photoshop CS2 («Резкость» и «Резкость+»). По результатам сделаны выводы о целесообразности применения конкретных стабилизаторов при разном уровне помехи. Предложенные в работе фильтры показали лучшие результаты по сравнению с фильтрами Photoshop при всех уровнях помехи. Получила дальнейшее развитие информационная технология обработки цифровых изображений, что позволило обрабатывать изображения большего разрешения (не менее чем в 2 раза) и низкой детализации. Информационная тех- нология реализована в разработанной автоматизированной системе «Green Gerbera» для обработки цифровых изображений. «Green Gerbera» позволяет в режиме реального времени обрабатывать изображения форматов JPEG и BMP, предложенными в работе методами. Система зарегистрирована (свидетельство про регистрацию авторского права №30102). Простота реализации свидетельству- ет о возможности распространения использования информационной технологии обработки цифровых изображений на базе введенных полиномиальных сплайнов при разработке других автоматизированных систем (более функционально насы- щенных или сориентированных на другие узкоспециализированные потребно- сти).Новые методы подтвердили свою эффективность при внедрении автоматизи- рованной системы «Green Gerbera» для решения задач, целью которых являлось улучшения визуального качества и масштабирования изображений, полученных при дистанционном зондировании Земли и изображений поверхностных структур микропризмовых светоотражающих элементов, полученных с помощью микроскопа для дальнейших исследований.<br>Thesis for the Ph.D. (candidate of technical science), specialty 05.13.06 - Information Technologies. – National aviation university, Kiev, 2010. The thesis is dedicated to improving information technology digital images by using new methods with application of the local polynomial splines, related to the interpolar on average. For the first time an explicit form of B-spline in the fifth order, got its linear combination, which in fact is a local polynomial spline, related to the interpolar on average, got norm and evaluation standards as specified spline approximation, developed subbandes filtering method and image contrast, improved method of binary sequences replenishment periods of smooth functions, the first method of stabilization of digital images corrupted by moving of camera capture. Methods proven to creation of an computerized processing system digital images obtained by remote sensing with space vehicles and surface structures of the microprizmatic light-reflective elements views by microscope.

На сучасному етапі науково-технічного розвитку успішно використовуються різноманітні методи обробки сигналів, зображень та часових рядів, які базуються на перетвореннях Фур‘є, вейвлет-алгоритмах та інших підходах, причому добре пристосовані для дослідження структури різнорідних процесів. Це зручно при виявленні шумових дефектів цифрових зображень та їх знищенні, враховуючи, що області досліджень та використання відповідних методів практично необмежені.

Висока ефективність процесу ідентифікації об’єктів та їх параметрів визначається цілим рядом умов, однією з яких є максимальна об’єктивність інформації про вид і стан відповідного об’єкту представленої, наприклад, у вигляді цифрового зображення. Порушення об’єктивності відповідної інформації може виникати у випадку появи цифрових шумів зображення як на етапі формування вихідного цифрового негативу, так і в процесі конвертації зображення з цифрового негативу в файл одного з відомих форматів.