Temat: image detection - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zastosowanie sieci konwolucyjnej głębokiego uczenia w detekcji pojazdów
Use of deep learning convolutional network in vehicle detectionmears
Autorzy:: Oszutowska-Mazurek, D. A.
Mazurek, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/136004.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Szczecinie
Tematy:: sieć konwolucyjna
uczenie głębokie
detekcja pojazdów
przetwarzanie obrazów
image processing
deep learning
convolutional neural network
vehicle detection
Opis:: Wstęp i cel: Detekcja pojazdów na znaczenie w bezpieczeństwie ruchu drogowego oraz programowaniu pojazdów autonomicznych. Celem pracy jest detekcja pojazdów odróżniająca obrazy pojazdów od innych obrazów nie zawierających pojazdów. Materiał i metody: W pracy wykorzystano bazę pojazdów zawierającą obrazy ekstrahowane z sekwencji wideo, które przetwarzano za pomocą sieci konwolucyjnej głębokiego uczenia. Wyniki: Uzyskana sieć konwolucyjna charakteryzuje się bardzo dobrymi parametrami, krzywa PSNR względem kroku uczenia rośnie co oznacza, że zachodzi proces odszumiania kerneli w całym procesie uczenia. Wniosek: Proponowana metoda może być wykorzystana w programowaniu pojazdów autonomicznych oraz implementacji w Inteligentnych Systemach Transportowych ITS do detekcji pojazdów; bazuje na uczeniu a nie na projektowaniu algorytmu syntetycznego, dzięki temu jest potrzebny relatywnie krótki czas opracowania klasyfikatora.
Introduction and aim: Vehicle detection plays essential role in road safety and automatic vehicle programming. The aim of study is vehicle detection distinguishing car and non-car images Material and methods: Vehicle database images extracted from video sequences were processed by deep learning convolutional network. Results: Obtained convolutional network is characterised by very good parameters, PSNR curve indicates denoising of kernels in learning process. Conclusion: Proposed method is potentially useful in autonomic vehicles programming and Intelligent Transportation Systems (ITS) for vehicles detection. The solution is based on learning, not on synthetic algorithm design, thanks to this, a relatively short time of classifier development is needed.
Źródło:: Problemy Nauk Stosowanych; 2017, 7; 47-56
2300-6110
Pojawia się w:: Problemy Nauk Stosowanych
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Zastosowanie kołowej transformaty Hougha w zadaniu zliczania monet
Implementation of Hough Transform in the Task of Coins Counting
Autorzy:: GOMÓŁKA, Zbigniew
ŻESŁAWSKA, Ewa
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/457533.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:: transformata Hougha
segmentacja
algorytm zliczania monet w obrazie
cyfrowe przetwarzanie obrazów
circular Hough transform
coins detection and counting
digital image processing
Opis:: W artykule przedstawiono zagadnienia zastosowania transformaty Hougha w procesie rozpoznawania i zliczania monet Narodowego Banku Polskiego. Wykorzystując środowisko MATLAB oraz zagadnienia dotyczące cyfrowego przetwarzania obrazów i kołową transformatę Hougha, zaprojektowano aplikację do rozpoznania i zliczania monet dla obrazów statycznych oraz przechwyconych ze strumienia wideo.
Paper deals with the implementation of circular Hough transform for automated coins counting with the use MATLAB® environment.
Źródło:: Edukacja-Technika-Informatyka; 2015, 6, 3; 264-270
2080-9069
Pojawia się w:: Edukacja-Technika-Informatyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wyodrębnienie drzew z danych lidarowych z zastosowaniem transformaty Hougha
Tree extraction from the cloud of points using Hough transform
Autorzy:: Borowiec, N.
Niemiec, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/131296.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: detekcja obiektów
lotniczy skaning laserowy
obraz cyfrowy
transformata Hougha
object detection
airborne laser scanner
digital image
Hough transform
Opis:: W niniejszej pracy podjęto próbę automatycznego wyodrębnienia drzew z chmury punktów na podstawie utworzonego obrazu wysokiej roślinności z przefiltrowanych danych laserowych. W tym celu został napisany skrypt w programie MATLAB. Idea jego działania opiera się na tezie, że na obrazach cyfrowych kształt drzew w górnych piętrach zbliżony jest do okręgów. Do ich detekcji posłużono się transformatą Hougha - jedną ze skutecznych metod wykrywania kształtów w widzeniu komputerowym. Badania przeprowadzono na danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego, obejmujących teren Cmentarza Rakowickiego w Krakowie.
In the present study attempts to automatically extract trees from image which was created from points cloud representing high vegetation. For this purpose the script was written in MATLAB. The idea of the operation is based on the thesis that on the digital image trees shape in the upper floors is similar to circles. To detect trees the transform Hough was used - one of the effective methods to detect shapes in computer vision. The research was conducted on data from airborne laser scanning, which included the area of the Rakowicki cemetery in Krakow. In order to check the number of trees, a manual vectorization (indication of the trees tops) on the orthophotomap was made. However this measurement is sub-optimal, but allowed to assess the correctness of the HT algorithm.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 55-66
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Wykrywanie uszkodzeń węzłów w modelu ramy stalowej na podstawie analizy inertancji
Detection of defects connection between members of steel frame on the basis of FRF changes
Autorzy:: Ziaja, D.
Miller, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/105271.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: detekcja uszkodzeń
SHM
FRF
Support Vector Machines
SVM
image detection
Opis:: W artykule przedstawiono możliwość detekcji uszkodzeń węzłów na podstawie analizy proporcji pomiędzy wytypowanymi fragmentami funkcji przejścia (FRF). W ramach zadania wykonano eksperyment na modelu laboratoryjnym dwukondygnacyjnej ramy portalowej, którą poddano testom dynamicznym i dla której określono model modalny. Funkcję przejścia odpowiadającą wybranym punktom układu potraktowano jako sygnał w dziedzinie częstotliwości. Wyznaczono odcięte środków ciężkości kwadratów sygnału wybranych fragmentów funkcji, które następnie potraktowano jako dane wejściowe w metodzie wektorów nośnych. Zaproponowane podejście umożliwia skuteczną detekcję uszkodzeń węzłów badanego modelu.
The article presents the possibility of nodes failures detecting based on the analysis of the proportions between the selected intervals of FRF function. Within the scope of the task an experiment was performed on the laboratory model of a two-storey portal frame, which was subjected to dynamic tests and for which a modal model was defined. FRF function for selected system points was treated as a signal in the frequency domain. For the relevant fragments, the centers of gravity of the signal squares were determined, which were then used as input data in the Support Vector Machines (SVM) method. The proposed approach enables effective detection of connection damage in the tested structure.
Źródło:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 2/I; 247-255
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Wykrywanie uszkodzeń węzłów ramy stalowej z wykorzystaniem metody cyfrowej korelacji obrazu
Detection of damage in steel frame joints by means of the digital image correlation method
Autorzy:: Turoń, B.
Ziaja, D.
Miller, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/105045.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: cyfrowa korelacja obrazu
DIC
metody wizyjne
pomiar bezkontaktowy
detekcja uszkodzeń
eksperymentalna analiza modalna
digital image correlation
visual methods
non-contact measurement
damage detection
experimental modal analysis
Opis:: W artykule pokazano możliwość zastosowania metody wizyjnej, jaką jest metoda cyfrowej korelacji obrazów (ang. Digital Image Correlation, DIC), do identyfikacji uszkodzeń w konstrukcjach budowlanych na przykładzie stalowej ramy dwukondygnacyjnej. W tym celu przeprowadzono pomiary przemieszczeń metodą DIC na wybranym fragmencie ramy obciążonej dynamicznie, dla różnych wariantów uszkodzenia wprowadzanego w połączeniach dolnego rygla ze słupami. Przeanalizowano otrzymane wartości przemieszczeń. Wyniki przeprowadzonego eksperymentu wskazują na duży potencjał w zastosowaniu metody DIC, jako alternatywnej metody pomiarowej, pozwalającej pozyskać dane wykorzystywane np. do detekcji uszkodzeń konstrukcji. W pracy pokazano również możliwość zastosowanie prezentowanego systemu do pomiarów szybkozmiennych.
The paper presents the possibilities of applying the visual measurements (namely Digital Image Correlation method, DIC) in the damage identification of building structures on the example of a two-storey steel frame. For this purpose, displacement measurements were carried out on a selected fragment of the steel frame subjected to a dynamic load, for the various variants of the damage introduced in the column – lower spandrel beam joints of the frame. The obtained displacement values were analyzed. The results of this experiment indicate a high potential of the DIC application as an alternative measurement method, which allows to obtain data used for instance in the damage detection. The paper also shows the possibilities of applying the presented system for fast-change measurements.
Źródło:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 2/II; 185-198
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Wykrywanie sygnalizowanych punktów na obrazach cyfrowych bliskiego zasięgu z wykorzystaniem analiz typu GIS
Detection of close range digital image signalized points using GIS analysis
Autorzy:: Mierzwa, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/129599.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: obraz cyfrowy
analiza tekstury
wykrywanie obiektów
fraktale
digital image
object detection
texture analysis
fractal
Opis:: Wykrywanie i automatyczny pomiar położenia punktów na obrazach cyfrowych jest jednym z podstawowych zadań fotogrametrii cyfrowej i realizowane jest przez zaawansowane oprogramowanie fotogrametryczne. W artykule podjęto próbę oceny na ile oprogramowanie GIS, zwłaszcza wykorzystujące rastrowy model danych może być przydatne do znajdowania na obrazach cyfrowych bliskiego zasięgu obiektów o określonych cechach. Dla wyszukiwania obrazów kulek zlokalizowanych na ciele pacjenta w fotogrametrycznym systemie trójwymiarowego pozycjonowania ciała dla celów diagnozy wad postawy opracowanym w Zakładzie Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie, przydatne mogą być analizy tekstury obrazu. Pacjent fotografowany jest na specjalnym stanowisku pomiarowym, równocześnie za pomocą dwóch kamer cyfrowych Sylwetka pacjenta widoczna jest również od tyłu w lustrze usytuowanym za pacjentem. Obrazy wykonano aparatem cyfrowym OLYMPUS CAMEDIA C120 o rozdzielczości 1600×1200 pikseli. Obrazami kulek są jasne lub kolorowe plamki o kształcie zbliżonym do okręgu o wymiarach od kilku do kilkunastu pikseli w zależności od lokalnej skali obrazu. Jako kryteria wyszukiwania kulek przyjęto jednorodność odbicia spektralnego ( w przyjętym zakresie), rozmiar oraz kształt zbliżony do okręgu. Obiecujące wyniki uzyskano stosując do wykrywania kulek fraktale. Obraz wartości fraktalnej poddano przekształceniom polegającym na wyeliminowaniu obiektów o wartości fraktalnej mniejszej niż 2.8, usunięciu obiektów o powierzchni większej niż 60 pikseli oraz współczynnika zwartości większego niż 0.72. Parametry ustalono na podstawie szczegółowej analizy cech jednego typowego obrazu i wykorzystano do analizy innych dwóch obrazów. Zastosowana procedura pozwoliła na poprawne wydzielenie 85 % zasygnalizowanych punktów. Przy ustalaniu wartości parametrów kierowano się założeniem, że mniejszym błędem jest wyznaczenie większej liczby obiektów niż pominięcie obiektów przez przyjęcie zbyt ostrych kryteriów. Położenie wydzielonych obiektów określono jako współrzędne środka ciężkości obszaru wyznaczone funkcją polyras jako polygon locator. W celu oceny dokładności współrzędnych określonych automatycznie porównano je z pomierzonymi manualnie. Odchylenie standardowe różnic współrzędnych wyniosło S x,y = 0.32 piksela co odpowiada 1÷2 mm w układzie obiektu. Uzyskana dokładność jest wystarczająca dla celów diagnozowania wad postawy. W przeprowadzonych analizach wykorzystano oprogramowanie IDRISI-32.
Detection and automatic position measurement on digital images is one of the basic tasks of digital photogrammetry and is done using advanced photogrammetric software. In this paper, an attempt was made to show to what extent GIS software, which uses a raster data model, can be used to detect particular features of objects with close range digital images. Texture analysis can be useful in locating the position of balls attached to the human body in a photogrammetric system for 3D measuring for diagnosis of posture defects, developed in the Department of Photogrammetry and Remote Sensing Informatics of the University of Mining and Metallurgy, Kraków. The images of the patient are taken on a special measuring stand, simultaneously with the use of two digital cameras. The back of the patient body is also visible in the mirror situated behind the patient. The images were taken with a OLYMPUS CAMEDIA C120 digital camera with a resolution of 1600×1200 pixels. The images of balls are light or colored spots with an approximately circular shape and dimensions ranging from a few to a dozen or so pixels, depending on the local image scale. As criteria for ball detection, the similarity of spectral reflectance (in assumed range), dimension and shape similar to a circle were assumed. Promising results in detecting the balls have been achieved using the concept of fractal dimension.The image of fractal dimension were processed to eliminate features with fractal dimensions less then 2.8, remove feature areas less then 60 pixels and a compactness ratio greater then 0.72. The parameters were chosen by closely analyzing typical images and then applying these parameters to analyze the other two. The selected procedure properly detected 85 % of the signal points. In determining the value of parameters, it was assumed that there would be fewer mistakes if more features were detected than for using excessively sharp criteria and omitting some features. For the position of detected objects, the coordinates of the center of gravity of the feature determined by polyras (option polygon locator) were assumed. To estimate the accuracy of the coordinate determined automatically, a manual comparison was done. The standard deviation of the coordinates’ differences equalled S x,y = ±0.32 pixel size, which corresponded to 1÷2 mm in the object scale. The achieved accuracy is sufficient for diagnosis of posture defects. In the analysis, a IDRISI32 was used.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 415-423
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Wykrywanie prostych w obrazie cyfrowym z wykorzystaniem transformacji Hougha
Straight lines detection in digital image using Hough transform
Autorzy:: Kowalski, P.
Smyk, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/266410.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:: przetwarzanie obrazu
transformacja Hougha
wykrywanie linii
image processing
Hough transform
line detection
Opis:: Artykuł prezentuje eksperymentalną analizę wpływu szumu o założonym poziomie na skuteczność wykrywania prostych w obrazie przy użyciu algorytmu Hougha. Analizę przeprowadzono przy użyciu opracowanej aplikacji obejmującej realizację procedury generacji szumu oraz algorytmu automatycznie wyznaczającego liczbę pikseli w funkcji jasności w przestrzeni Hougha. Zbadano wpływ poziomu szumu na różnicę w liczbach pikseli tworzących prostą wejściową, a prostą tworzoną przez współliniowe piksele szumu.
The paper experimentally analyzed the impact of noise level on the efficiency of straight lines detection using the Hough algorithm. The analysis was carried out in the own application containing the noise generation procedure and the algorithm that automatically determines the number of pixels as a function of brightness in Hough space. The impact of noise level on the difference in the number of pixels of input straight lines, and lines generated from noise was analyzed.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 61; 45-48
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Wykrywanie krawędzi obrazów pęcherzyków
Edge detection of bubble images
Autorzy:: Kuncewicz, C.
Stelmach, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2070813.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: cyfrowa obróbka obrazu
wykrywanie krawędzi
digital image processing
edge detection
Opis:: W pracy dokonano porównania czterech wybranych metod gradientowych do określania krawędzi obrazów pęcherzyków gazu uzyskanych na fotografiach. Dla użytych obrazów testowych i rzeczywistych najlepsze rezultaty otrzymano metodami Sobela i Canny'ego. Jednak ostateczny wynik jest zależny od wartości parametrów danej metody.
In this paper a comparison of four gradient methods for gas bubbles edge detection was made. For the test and real images used in investigations the best results were obtained in case of Sobel and Canny methods. However the final result is dependent upon values of method parameters.
Źródło:: Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2009, 6; 113-114
0368-0827
Pojawia się w:: Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Wykorzystanie adaptacyjnej metody redukcji szumów na obrazach cyfrowych do dektekcji krawędzi
Edge detection using adaptive smoothing of digital images
Autorzy:: Kolecki, J.
Wróbel, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/129815.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: przetwarzanie obrazów cyfrowych
detekcja krawędzi
metoda adaptacyjna
lokalna estymacja
MNW
digital image processing
edge detection
adaptive approach
local likelihood estimation
Opis:: Detekcja krawędzi często stanowi ważny etap przetwarzania obrazów cyfrowych w procedurach automatycznego pomiaru. Metody będące obecnie w użyciu, w większości oparte są na wykorzystaniu filtrów krawędziujących. Wymienić należy tu chociażby filtr LoG (Laplacian of Gaussian) jak również bardziej zaawansowaną metodę Cannyego- Derichea. W niniejszym artykule proponowane jest inne podejście do problemu detekcji krawędzi. Proponowane rozwiązanie jest oparte na wykorzystaniu metod statystyki matematycznej, w szczególności propagacyjno-separacyjnego podejścia do lokalnej metody największej wiarygodności, opracowanego w roku 2006 przez J. Polzehla i V. Spokoinego. Istotą metody jest adaptacyjne określenie sąsiedztwa każdego z pikseli, które wykorzystywane jest do estymacji jasności danego piksela. Sąsiedztwo to określane jest poprzez wagi przypisywane pikselom leżącym w pobliżu piksela o estymowanej jasności. Wartości wag zależą nie tylko od odległości od estymowanego piksela, ale też od różnicy jasności między pikselami. Wpływ tych dwóch czynników można dowolnie modyfikować. Prezentowana metoda przeznaczona jest docelowo do redukcji szumów obrazów cyfrowych, jednak po przyjęciu odpowiednich wartości parametrów udaje się osiągnąć wynik zbliżony do wyniku segmentacji. Do ostatecznego wykrycia krawędzi należy w drugim etapie zastosować filtr krawędziujący np. filtr Laplace’a. Dobór parametrów redukcji szumu pozwala kontrolować stopień szczegółowości otrzymywanych konturów. Do weryfikacji metody wykorzystano dwa fragmenty zdjęć lotniczych wykonanych nad obszarami miejskimi. Dokonano porównania proponowanej metody z wynikami działania algorytmu Cannyego-Derichea. Otrzymywane krawędzie są bardziej wygładzone i pozbawione drobnych przerw. Mniej jest również mało istotnych, niepożądanych krawędzi, wykrycia, których nie udało się uniknąć stosując algorytm Cannyego-Derichea.
Edge detection is often a fundamental stage of digital image processing in automatic measurement techniques. A number of approaches for edge detection, such as LoG (Laplacian of Gaussian) filtering and Canny-Deriche algorithm, involve using edge-extracting filters. In this paper we present a new edge detection technique. Our approach is based on statistics, specifically on the propagation-separation approach for local likelihood estimation, which was developed in 2006 by J.Pohlzel and V.Spokoiny. This new approach for local estimation involves adaptive determination of a pixel’s neighbourhood, used for estimation of pixel’s intensity. This neighbourhood is determined by a set of weights assigned to pixels in the vicinity of the point of estimation. The value of each weight depends not only on the Euclidean distance between the pixels, but also on a differences in the intensity. The influence of these two factors could be modified by changing the parameters of the procedure. The method, as described briefly here, has been mainly designed for image restoration; however, by using a special set of parameters an effect, similar to segmentation, can be achieved. To obtain the final edge image, it is sufficient to use simply one of the edge extracting filters, for example the Laplacian one. The procedure parameters allow to influence sensitivity of the edge detection. The edge detection results were tested on two fragments of frame images of a city. The edges detected were compared with results of the Canny-Deriche algorithm. The edges obtained were smoother and did not show numerous small breaks. In addition, short, less important edges were less likely to appear. These effects were impossible to avoid using the Canny-Deriche approach.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 263-272
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Wybrane zagadnienia pomiarów termowizyjnych
Selected problems of infrared thermography
Autorzy:: Wyżgolik, R.
Budzan, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/154400.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: termowizja
metrologia
przetwarzanie obrazów
badania nieniszczące
detekcja twarzy
thermovision
metrology
image processing
non-destructive testing
face detection
Opis:: W artykule przedstawiono wybrane parametry metrologiczne kamery termowizyjnej ThermoPro TP8, wykorzystywanej w badaniach własnych w Instytucie Automatyki Politechniki Śląskiej. Parametry te wyznaczone zostały z wykorzystaniem technicznych ciał czarnych oraz wzorcowego termometru rezystancyjnego. Ograniczono się do wąskiego zakresu temperatur, w granicach temperatury otoczenia i temperatury ludzkiego ciała. Omówiono system pomiarowy pozwalający na przeprowadzenie badań uszkodzeń podpowierzchniowych metodą aktywnej termografii impulsowej. Badania przeprowadzono w zakresie wyboru optymalnego źródła fali cieplnej, czasu nagrzewania płyt testowych, jak również opracowania algorytmu, który pozwolił przeprowadzić eksperyment oraz dokonać detekcji. Ponadto omówiono algorytm do detekcji twarzy oraz oczu. Badanie przeprowadza się w celu dokładnego określenia położenia oraz rozmiarów twarzy oraz oczu, w których następnie ustala się statystykę temperatury (temp. minimalna, maksymalna, średnia).
In the paper selected metrological parameters of a ThermoPro TP8 infrared camera are presented. The camera is used in research in the Institute of Automatic Control of the Silesian University of Technology. The metrological parameters were investigated based on the reference black bodies and a reference platinum resistance thermometer for precise temperature measurements of the black bodies. The temperature range was limited to the ambient and human body temperature. The ThermoPro TP8 infrared camera is a typical industrial - inspection camera, and requires the validation for biomedical applications. The stability, temperature error and "object in scene" tests were performed. The results show that the stability after 75 minutes was within ±0,1°C (a very good result), but the temperature error in the temperature range of interest was significant. In addition, two applications of infrared cameras are presented. The first is the active thermography for non destructive testing, mainly the pulsed ther-mography. A simple measuring stand for investigations of the defects in plexi (PMMA) tiles with the reference holes (±0,05 mm accuracy in diameter and depth) was constructed. The research conducted was aimed at selection of the optimal source of heat waves, the warm-up time for test plates, as well as developing the algorithm for detection of defects in the plexi test plates, with simultaneous determination of the defect position and diameter. The third application of infrared cameras for which the research was carried out is the human face detection system. A number of algorithms was tested. One of them is presented - the algorithm which uses patterns to detect the face and eyes. The experiment was performed to determine the precise location and size of the face and eyes, and then the determined temperature statistics (the minimum, maximum and average temperature).
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 10, 10; 1256-1259
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Wybrane przykłady wykorzystania morfologii matematycznej w przetwarzaniu obrazów w teledetekcji
Selected examples of applying mathematical morphology to image processing in remote sensing
Autorzy:: Kupidura, P.
Marciniak, J.
Koza, P.
Kowalczyk, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130834.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: morfologia matematyczna
filtracja obrazu
klasyfikacja obiektowa
wykrywanie krawędzi
mathematical morphology
image filtration
object-oriented classification
edge detection
Opis:: Morfologia matematyczna stanowi zbiór nieliniowych operacji, umożliwiających zmianę struktury obrazu cyfrowego. Jej specyficzna natura pozwala na przetwarzanie obrazów w zależności od kształtu, wielkości, tekstury czy sąsiedztwa obiektów obecnych na zdjęciu. W artykule przedstawiono wyniki uzyskiwane w projekcie MNiSzW Nr N526 034 32/3448, poświęconym w całości wykorzystaniu operacji morfologicznych w przetwarzaniu danych teledetekcyjnych. Wnioski wynikające z przeprowadzonych badań potwierdzają wysoką skuteczność morfologii matematycznej w wielu różnorodnych zastosowaniach, jak filtracja dolnoprzepustowa, wydzielanie na obrazie heterogenicznych typów obiektów, czy wykrywanie krawędzi obiektów. W artykule przedstawiono analizę możliwości wykorzystania funkcji morfologicznych w przetwarzaniu danych teledetekcyjnych. Zaprezentowano również założenia darmowego oprogramowania BlueNote, tworzonego w ramach projektu.
The paper presents results of a research project concerning the application of mathematical morphology in remote sensing. Mathematical morphology was developed created in the 1960s by two Fench scientists: Jean Serra and George Matheron. Since then, the great progress in this discipline has led to the development of many different operators. Their most important advantage is involving important features of objects in the image, such as size, shape, texture, and neighbourhood. Because of that, selected morphological operators are used in digital image processing in many fields, including remote sensing. However, the analysis shows mathematical morphology to have an even greater potential in this field. The first line of thought presented is the object-oriented classification. The traditional, pixelbased algorithms are often ineffective when classifying selected heterogenic types of land cover. A morphological operator developed by Kupidura, involving a combination of results of opening and closing of the original image, allows to extract the class of orchards by using a simple pixelbased algorithm. The subsequent research showed that granulometric maps, first presented by Serra, which – for each pixel - generate a set of values denoting heterogeneity of the pixel neighbourhood, allow to extract the built-up class in a traditional classification process. The issue in which morphological operators prove their high efficiency is noise removal. Application of alternate filters allows to filter out both optical and microwave images with a high noise level. Noteworthy is that the filters show inpressive results wherever detail preservation is concerned. The project involved also experiments on edge detection with morphological gradient Preliminary results showed a high efficiency of those procedures comperable to Sobel’s gradient. An additional aim of the project was to develop software that would allow running any combination of morphological operators. The software called BlueNote will be available free of charge, which could lead to further increase of applications of mathematical morphology to remote sensing.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 323-332
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Wybrane operatory detekcji w automatyzacji dopasowywania obrazów cyfrowych bliskiego zasięgu
Selected detection operators in matching automatization for close range digital images
Autorzy:: Zawieska, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/129711.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: operatory detekcji
automatyzacja dopasowywania obrazów
realistyczne modele 3D
detection operators
automatic image matching
realistic 3D models
Opis:: Rekonstrukcja trójwymiarowych realistycznych modeli obiektów z obrazów cyfrowych jest od długiego czasu tematem badań w fotogrametrii i widzeniu komputerowym. Uzyskanie w praktyce, realistycznego 3D modelu jest niezmiernie trudne, biorąc pod uwagę dostępne technologie. Operatory detekcji stanowią pierwszy krok w procesie, który ma na celu znalezienie punktów obiektów służących do wzajemnego wpasowania wielu obrazów. W tym celu często korzysta się z podstawowych obiektów geometrycznych takich jak proste czy punkty. Popularnymi metodami wykrywania narożników są operatory Moravec i Harris. Ich zastosowanie powinno zapewnić wykrycie punktów charakterystycznych dla wykrywanych obiektów, jakimi są narożniki. Są to jednak operatory parametryczne i zmiany takich elementów jak rozmiar okna operatora, czy progu należy ustalać indywidualnie dla każdego analizowanego zdjęcia. W referacie przedstawiono metodę, która ma zapewnić dokładniejszą lokalizację wykrywanych punktów poprzez zastosowanie przekształceń oryginalnych obrazów filtrami wykrywającymi krawędzie. Dzięki tej operacji punkty wykrywane są tylko i wyłącznie na krawędziach. Zabieg ten zmniejsza istotność parametrów z jakimi wywoływane są detektory narożników, a więc ułatwia ich dobór. W badaniach zastosowano dwa rodzaje wykrywania krawędzi: ostre i rozmyte. Dla krawędzi ostrej obraz sprowadzany jest do postaci binarnej. Dla krawędzi rozmytej, punkty tworzące krawędź przyjmują różne wartości nasycenia. Wybór algorytmu wpływa w istotny sposób na liczbę i rozmieszczenie wykrytych punktów. Mając do dyspozycji trzy strategie wykrywania punktów, czyli pracę na obrazie oryginalnym, na krawędziach ostrych lub rozmytych, przeprowadzono szereg testów mających wykazać racjonalność zastosowania powyższych strategii dla zdjęć wykonywanych w różnych warunkach oświetleniowych i obiektów o różnych typach faktur.
The reconstruction of realistic 3D models from digital images is one of the main issues of photogrammetry and computer vision. In practice, it is exquisitely hard to generate a realistic model with available technologies. Detection operators are the first step in a measure process, which allows finding points useful for image matching. For this primitives are used such as lines or points. Common corners detection methods are the Moravec and Harris operators. They can be applied to detect characteristic points of objects, such as corners. However, the operators are determined by many parameters such as the threshold or window parameters, that should be adjusted for each image separately. In this paper the method that allows better localization of corners, by using an edge detection, is presented. The method enables detection of corners on the edges, that limits the influence of the corner detector’s parameters. Two forms of edge detection were tested: sharp and soft. In the first case the image is transformed to a binary form. In the second, the edge points assume different intensities. The selection of an algorithm affects in a significant way the number and distribution of the detected corners. All the strategies, i.e. detection on the original image and with soft and sharp detection of the edges were compared for pictures with varied illumination and objects with different types of facture. Experiments that have been done allow development of an automatic feature detection and an image measure, which constitutes the main process that aims at creating procedures for an automatic detection of a cloud of points with high accuracy in multi-image sets used to generate a realistic 3D model of a measured object.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 481-491
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Własności wybranych typów sieci neuronowych wykorzystywanych do detekcji położenia oczu pacjenta
Properties of selected neural network types used for the detection of the position of patient’s eyes
Autorzy:: Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130123.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: sieć neuronowa
przetwarzanie obrazów
rozpoznawanie obrazów
oczy
detekcja
neural network
image processing
image recognition
eye detection
Opis:: W pracy przedstawiono zastosowanie sieci neuronowych ze wsteczną propagacją błędów do zadania rozpoznawania oczu pacjenta widocznych w dowolnej projekcji na obrazie w świetle widzialnym. Rozpatrywana analiza dotyczy wskazywania z możliwie największą dokładnością środków oczu pacjenta dla różnych warunków pomiaru np. zmian oświetlenia. Przeprowadzono weryfikacje błędu uczenia sieci neuronowej w zależności od liczby neuronów w poszczególnych warstwach, liczby warstw, typów neuronów oraz wybranych ustawień jej parametrów. Uzyskane wyniki potwierdzają konieczność losowego doboru przypadków pozytywnych i negatywnych (zawierających i nie zawierających obrazu oka) w wektorze uczącym. Najlepsze rezultaty (ok. 10 % błędnych rozpoznań dla 1 300) uzyskano dla sieci neuronowej ze wsteczną propagacją błędów dla jednej warstwy ukrytej składającej się z 10 neuronów po 400 epokach.
This paper presents the application of a backpropagation neural network to the isolation of patient’s eyes visible in any picture in visible light. The method properties were analysed depending on: the number of neutrons in the individual layers, the number of layers, neuron types and selected network types. The research covered in this paper is a part of a project aimed at developing methods for the three-dimensional mapping of a patient’s body. The project is funded from grant no. 4 T12E 052 27: The automation of the measurements of digital images for a photogrammetric system for a 3D patient’s body positioning employed in medical rehabilitation. The obtained results confirm the usefulness of neural networks in eye recognition, in which there were 10 % incorrect recognitions for 1 300 patients. Due to the large number of measured properties, the number of images that formed the learning vector was set to 4 960 (about 200 examined patients). The learning vector included 2 480 images containing an eye, as well as 2 480 images without eyes, put in random order. The validation and test vector were created in a similar way, using 4 960 and 19 500 images (of 200 and 1 300 patients), respectively. The quality of recognition was improved and the number of incorrect recognitions was reduced by employing additional transformations of the result images from the neural network. For instance, comparing the maximum area determined by the network and the respective maximum output value from the network allowed reducing the error to approximately 3 %. Additionally, the paper proposes various neural network structures and configurations and evaluates their effectiveness in this application. The methodology covered in this paper can be extended to other problems of a similar type.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 319-329
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Welded joint assessment on the basis of an algorithm of characteristic edge detection
Ocena poprawności wykonania złącz spawanych z zastosowaniem algorytmu detekcji krawędzi
Autorzy:: Bzymek, A.
Timofiejczuk, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329602.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: poprawność wykonania
złącze spawane
analiza obrazu
detekcja krawędzi
quality assessment
welded joint
image analysis
edge detection
Opis:: Research presented in the paper concerns a part of the software applied in a vision system designed for welding process diagnostics. In the system one infrared camera and two CCDs were applied. All procedures included in the image analysis module were limited to operations performed within distinguished ROIs (Region Of Interest), the areas around ROIs were omitted. The goal of the analysis was to obtain series of image features that could be a background for recognition abnormalities of the welding process and faults of the weld. Procedures elaborated within the framework of the described research were focused on the application of two algorithms realized correspondingly, they were: scanning operations, and procedures of identifying characteristic edges of the welded joints. Presented research were elaborated in Department of Fundamentals of Machinery Design of Silesian University of Technology within the framework of PW-004/ITE/10/2006 project.
Prezentowane badania dotyczą części oprogramowania opracowanego dla celów systemu przeznaczonego do diagnostyki procesu spawania. System składa się m.in. z dwóch kamer CCD i jednej kamery termowizyjnej. Na podstawie analizy wyróżnionych obszarów zainteresowania (ROI) ze zdjęć rejestrowanych w trakcie procesu spawania, wyznaczono zbiór cech, które mogą stanowić podstawę do wnioskowania o niezgodnościach spawalniczych powstających podczas spawania oraz o stabilności procesu. Wyniku przeprowadzonych badań opracowane zostały dwa algorytmy: tzw. skanowania połączenia w celu wyznaczania profilu jasności oraz procedury umożliwiające identyfikację krawędzi charakterystycznych dla konkretnych niezgodności. Badania zostały przeprowadzone w Katedrze Podstaw Konstrukcji Maszyn w ramach projektu PW-004/ITE/10/2006.
Źródło:: Diagnostyka; 2010, 2(54); 29-36
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Vision-based damage detection of aircraft engine’s compressor blades
Wizyjna detekcja uszkodzeń łopatek sprężarki silnika lotniczego
Autorzy:: Holak, Krzysztof
Obrocki, Wojciech
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1840863.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: aircraft engine
compressor blade
diagnostics
image processing
vision-based damage detection
silnik lotniczy
diagnostyka
łopatka sprężarki
przetwarzanie obrazów
wizyjna detekcja uszkodzeń
Opis:: In this paper, a new vision-based method for an evaluation of aircraft engine's compressor turbine blade damage is presented. The algorithm developed in the research uses image processing and analysis techniques for detection, localization and evaluation of the extent of compressor blades' damage. An introduction of local pixel intensity standard deviation image (SDI) computed for each image pixel made it possible to perform a correct image binarization and damage detection even for images taken in poor lighting conditions and corrupted by specular reflections, shadows and micro reflections from blade’s surface roughness. Fractal dimension (FD) analysis of the blade's edge has been applied for automatic localization of detected damage along the blade’s edge. An extraction of damage for computation of its geometrical dimensions was carried out with a help of binary image convex hull complement. The performance and accuracy of the developed method was compared with other image analysis methods. Hough transform for marker detection has been used as a method for scaling. The application of the developed measurement tool may be a useful aid in diagnostic inspections of aircraft engines using endoscopic cameras.
W artykule przedstawiono nową, wizyjną metodę oceny uszkodzeń łopatek turbiny sprężarki silnika lotniczego. Algorytm opracowany w badaniach wykorzystuje techniki przetwarzania i analizy obrazu do wykrywania, lokalizacji i oceny stopnia uszkodzenia łopatek. Wprowadzenie obrazu lokalnego odchylenia standardowego intensywności pikseli (SDI) o wartościach obliczonych dla każdego piksela obrazu wejściowego umożliwiło poprawną binaryzację obrazu i wykrycie uszkodzeń nawet w przypadku zdjęć wykonanych w złych warunkach oświetleniowych i zaburzonych przez refleksy świetlne, cienie i mikroodbicia od chropowatej powierzchni łopatki. Analiza wymiaru fraktalnego (FD) krawędzi łopatki sprężarki została zastosowana w celu automatycznej lokalizacji uszkodzeń na krawędzi łopatki. Wyodrębnienie uszkodzenia z obrazu do obliczenia jego wymiarów geometrycznych przeprowadzono za pomocą dopełnienia binarnego obrazu do powłoki wypukłej. Skuteczność i dokładność opracowanej metody porównano z innymi metodami analizy obrazu. Do wykrywania markerów skalujących zastosowano transformatę Hougha. Wprowadzenie opracowanego narzędzia pomiarowego może okazać się pomocne w badaniach diagnostycznych silników lotniczych z wykorzystaniem kamer endoskopowych.
Źródło:: Diagnostyka; 2021, 22, 3; 83-90
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "image detection" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język