Список публикаций по ключевому слову: «обработка изображений»


Технические науки

Дата публикации: 16.05.2018 г.
Оцените материал Средняя оценка: 5 (Всего: 1)
Самсонова Наталья Вячеславовна , канд. экон. наук , заведующая кафедрой
Говорухин Максим Георгиевич , доцент
Савельев Денис Владимирович , старший преподаватель
ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» , Ростовская обл

«Особенности применения методов цифровой фотограмметрии и обработки изображений на малых и средних предприятиях»

Скачать статью

В работе рассматриваются вопросы методики эффективного обучения сотрудников изыскательских предприятий при использовании современных измерительных систем и необходимостью дальнейшей фотограмметрической обработки полученных результатов. Также уделено внимание интегрированному обучению, основанному преимущественно на веб-контенте, внедрению социальной составляющей при освоении и ознакомлении с новыми фотограмметрическими оборудованием и технологиями с целью повышения уровня конкурентоспособности сотрудников инженерно-изыскательских малых и средних предприятий.

Дата публикации: 14.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Чумак Константин Алексеевич , студент
Сергеев Сергей Валерьевич , доцент
ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» , Белгородская обл

«Разработка системы векторной обработки массивов растровых изображений»

Скачать статью

В данной статье объектом исследования являются методы обработки изображений. Целью работы является улучшение методов обработки изображений и улучшение диагностического процесса в медицине. Данный программный продукт будет являться совершенствованием в применение новых технических средств обработки изображений, к уже использующимся в предметной области программам.

Дата публикации: 12.05.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Антаков Александр Юрьевич , аспирант
ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет» , Курская обл

«История применения компьютерной графики и линейные и нелинейные методы повышения разрешения изображений»

Скачать статью

В данной статье рассматривается история применения компьютерной графики и методы повышения разрешения изображений. Автором описываются линейные и нелинейные методы повышения разрешения изображений, основываясь на зашумленных изображениях.

Дата публикации: 15.06.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Каменева Анастасия Евгеньевна , магистрант
Горбунова Алина Викторовна , студентка
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» , Челябинская обл

«Некоторые методы интерполяции изображений»

Скачать статью

В данной статье авторами рассматривается понятие «интерполяция» с точки зрения математики, а также объясняется ее применение в сфере обработки изображений.

Дата публикации: 08.06.2016 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Каменева Анастасия Евгеньевна , магистрант
Горбунова Алина Викторовна , студентка
Артамонов Александр Андреевич , магистрант
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» , Челябинская обл

«Пространственная фильтрация изображения на примере сглаживающего фильтра»

Скачать статью

В статье рассматривается реализация пространственных фильтров на языке C# и сравниваются фильтры Гаусса различной размерности.

Дата публикации: 06.01.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Надёжкин Александр Игоревич , магистрант
ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)» , Челябинская обл
Мокеев Владимир Викторович , д-р техн. наук , старший научный сотрудник
Высшая школа экономики и управления ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)» , Челябинская обл

«Нейронные сети как приоритетное направление в решении задач распознавания образов на изображении»

Скачать статью

В данной статье проанализировано применение нейронной сети для распознавания образов на изображении. Рассмотрены основные особенности применения нейронных сетей для распознавания образов. Отмечены недостатки существующих сетей. Представлена структура свёрточной нейронной сети как наиболее устойчивой к искажениям изображений сети.