Розробка гібридного адаптивного методу пригнічення шуму у растровому образі креслення деталі

Автор(и)

  • Вера Сергеевна Молчанова ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет» пр. Леніна, 74, г. Маріуполь, Україна, 87500, Україна https://orcid.org/0000-0001-5646-1410

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.47415

Ключові слова:

креслення, монохромний, бінарні, шум, контрастність, контур, метод, апертура, примітив, фільтр

Анотація

Запропоновано метод адаптивного пригнiчення шуму у растровому образі креслення деталі, що враховує специфічні особливості сканованих зображень креслень, а також властиві їм типи та характер шуму. Запропонований метод передбачає аналіз зображення, на підставі якого обирається найбільш вiдповiдний йому спосіб пригнічення шуму. Проведені експерименти підтвердили ефективність даного методу.

Біографія автора

Вера Сергеевна Молчанова, ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет» пр. Леніна, 74, г. Маріуполь, Україна, 87500

Старший викладач

Кафедра інформатики

Посилання

  1. Shrestha, S. (2014). Image Denoising Using New Adaptive Based Median Filter. Signal & Image Processing : An International Journal, 5 (4), 1–13. doi: 10.5121/sipij.2014.5401
  2. Debayle, J., Pinoli, J.-C. (2005). Spatially adaptive morphological image filtering using intrinsic structuring elements. Image Analysis & Stereology, 24 (3), 145–158. doi: 10.5566/ias.v24.p145-158
  3. Lyra, M., Ploussi, A. (2011). Filtering in SPECT Image Reconstruction. International Journal of Biomedical Imaging, 2011, 1–14. doi: 10.1155/2011/693795
  4. Ali, K. H., Whitehead, A. (2015). Image Subset Selection Using Gabor Filters and Neural Networks. The International journal of Multimedia & Its Applications, 7 (2), 43–55. doi: 10.5121/ijma.2015.7204
  5. Amza, C. G., Cicic, D. T. (2015). Industrial Image Processing Using Fuzzy-logic. Procedia Engineering, 100, 492–498. doi: 10.1016/j.proeng.2015.01.404
  6. Khryashchev, D. A. (2010). Ob odnom metode analiza tsifrovogo izobrazheniia s primeneniem gistogramm [On a method of the analysis of digital image using histograms]. Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. Seriia: Upravlenie, vychislitel'naia tehnika i informatika, 1, 109–113.
  7. Tan, H. L., Li, Z., Tan, Y. H., Rahardja, S., Yeo, C. (2013). A Perceptually Relevant MSE-Based Image Quality Metric. IEEE Transactions on Image Processing, 22 (11), 4447–4459. doi: 10.1109/tip.2013.2273671
  8. Huynh-Thu, Q., Ghanbari, M. (2008). Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment. Electronics Letters, 44 (13), 800–801. doi: 10.1049/el:20080522
  9. Hum, Y. C., Lai, K. W., Mohamad Salim, M. I. (2014). Multiobjectives bihistogram equalization for image contrast enhancement. Complexity, 20 (2), 22–36. doi: 10.1002/cplx.21499
  10. Ablameyko, S. V., Lagunovsky, D. M. (2000). Obrabotka izobrazhenii: tehnologiia, metody, primenenie [Image processing: technology, methods, application]. Minsk: Amalfeia, 304.
  11. Kolmogorov, A. N., Fomin, S. V. (1976). Elementy teorii funktsii i funktsional'nogo analiza [Elements of the theory of functions and functional analize]. Moscow: Nauka, 544.
  12. Wang, Z., Bovik, A. C. (2002). A universal image quality index. IEEE Signal Processing Letters, 9 (3), 81–84. doi: 10.1109/97.995823
  13. Krasilnikov, N. N. (2011). Tsifrovaia obrabotka 2D- i 3D-izobrazhenii [Digital processing of 2D- and 3D-image]. SPb.: BHV-Peterburg, 608.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-08-27

Як цитувати

Молчанова, В. С. (2015). Розробка гібридного адаптивного методу пригнічення шуму у растровому образі креслення деталі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(4(76), 35–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.47415

Номер

Том 4 № 4(76) (2015): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2015 Вера Сергеевна Молчанова

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.