Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "image enhancement" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Compression of high dynamic infrared image using auto aggregation algorithm
Autorzy:
Fidali, M.
Jamrozik, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114701.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
infrared image
compression
enhancement
high dynamic
Opis:
The article presents a method of compression of High Dynamic Range of infrared image and its details enhancement. The method is based on aggregation of partial images with different ranges of pixel values generated using a weighting function. Aggregation of images could be performed according to proposed scheme with use of the optimal algorithm selected by user. Preliminary results shown that the method can reveal previously hidden details in the original image.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2017, 63, 4; 146-149
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Catenary image enhancement method based on curvelet transform with adaptive enhancement function
Autorzy:
Wu, Changdong
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327578.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
catenary image
enhancement
curvelet transform
coefficient structure
adaptive function
sieć trakcyjna
awaria
diagnostyka
transformata curvelet
Opis:
In the process of catenary failure diagnosis system based on image processing technique, some catenary images present low contrast, which need to be enhanced. Curvelet transform has the high directional sensitivity and anisotropy, which is suitable for image enhancement because of its optimal sparse representation of image with rich details and edges. First, the catenary image is decomposed by Curvelet transform to get its high and low frequency coefficients, then adjust the high frequency coefficients using the enhancement function. Afterwards, combine the high frequency coefficients and low frequency coefficients by the inverse Curvelet transform, and thus to get the enhanced catenary image. In this paper, Curvelet transform is compared with the traditional enhancement methods. The experimental results show that the proposed method can effectively enhance the low contrast catenary images, the catenary insulator, arm, hanger, pillar and locator part become visible, the details become more obvious. Moreover, as for the online application of catenary failure diagnosis system, efficiency is another important consideration. The experimental results also show that the cost time of catenary image enhancement is within a few tens of seconds, which meets the requirements of catenary failure diagnosis system.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 2; 3-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody Rozpoznawania Wzorców Obrazów w Analizie Wskaźników Dermatoglificznych Zespołu Downa
Image pattern recognition methods in analysis of dermatoglyphic indices of Downs Syndrome
Autorzy:
Wojtowicz, H.
Wajs, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152598.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
poprawianie jakości obrazu
filtry adaptacyjne
rozpoznawanie wzorców
maszyny wektorów wspierających
diagnostyka medyczna
image quality
enhancement
adaptive filters
pattern recognition
classification of impressions of hallucal area of sole
support vector machines
medical diagnostics
Opis:
Klasyfikacja odbitek wzorców w polu palucha na stopach jest jest jednym z zadań analizy dermatoglificznej wykonywanej przez antropologa do wykrywania wad genetycznych u noworodków. Artykuł opisuje zastosowanie metod przetwarzania obrazów i rozpoznawania wzorców do klasyfikacji obrazów odbitek wzorców w polu halukalnym stóp. Opisana została metoda klasyfikacji odbitek tych wzorców. Do poprawienia jakości obrazów zastosowano zabiegi poprawiania kontrastu obrazu, segmentacji tła oraz kontekstowej filtracji obrazu za pomocą krótkoczasowej transformaty Fouriera. Zaproponowano zastosowanie algorytmu opartego na rozkładzie piramidowym w wielu skalach do wyznaczenia kierunków pływów listewek odbitek. W artykule opisane i przedyskutowane zostały modele klasyfikatorów obrazów odbitek wzorców w polu palucha na stopach. Klasyfikatory te stanowią część automatycznego systemu diagnostycznego służącego do badań przesiewowych na obecności trisomii 21 (zespołu Downa). System wspomaga pracę antropologa poprzez automatyczne przetwarzanie i wykrywanie własności wskazujących na obecność wad genetycznych. Obrazy dermatoglifów są wstępnie przetwarzane przed procesem klasyfikacji w celu wydobycia wektorów własności analizowanych przez Maszyny Wektorów Wspierających. Funkcje jądrowe oparte na radialnych funkcjach bazowych zostały użyte w procesie indukcji wieloklasowego systemu Maszyn Wektorów Wspierających generowanego według algorytmu 'jeden przeciwko jednemu'. Badania wykonane na danych pochodzących z Collegium Medicum Uniwersytetu Jagielońskiego w Krakowie, pokazują efektywność zaproponowanego podejścia w poprawianiu jakości obrazów odbitek wzorców w polu palucha na stopach i ich klasyfikacji.
Classification of patterns of hallucal area of sole is one of the tasks of dermatoglyphic analysis. The paper describes application of image processing and pattern recognition methods to classification of impressions of hallucal area of sole. Contrast enhancement, segmentation and contextual filtration techniques are used to enhance quality of the images. Use of an algorithm based on multi-scale pyramid decomposition of an image is proposed for ridge orientation calculation. Hallucal area pattern classifiers, which are part of an automatic system for rapid screen diagnosing of trisomy 21 (Down's Syndrome) in infants, are created and discussed. The system is a tool supporting medical decision by automatic processing of dermatoglyphic prints and detecting features indicating presence of genetic disorder. Images of dermatoglyphic prints are pre-processed before the classification stage to extract features analysed by Support Vector Machines algorithm. RBF kernel type is used in the training of SVM multi-class systems generated with one-vs-one scheme. Experiments conducted on the database of Collegium Medicum of the Jagiellonian University in Cracow show effectiveness of the proposed approach to classification of infants' fingerprints.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 9, 9; 1000-1004
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies