Модель області суміжності дефекту типу "тріщина" на цифровому зображенні

Autor

  • Олена Володимирівна Горда Київський національний університет будівництва і архітектури пр. Повітрофлотський, 51, м. Київ, Україна, 03680, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-7380-0533
  • Олексій Олександрович Пузько Київський національний університет будівництва і архітектури пр. Повітрофлотський, 51, м. Київ, Україна, 03680, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.65947

Słowa kluczowe:

моніторинг, тріщина, зображення, суміжність, область, множина, матриця, відображення, границя, ланцюг

Abstrakt

Процес виникнення та поширення дефекту типу тріщина (ДТТ) супроводжується появою супутніх дефектів і пошкоджень, які розташовуються на незначній відстані від русла тріщини і разом з нею утворюють область дефекту об'єкту моніторингу. В даній роботі наведено результати досліджень визначення області суміжності дефекту типу тріщина на цифрових зображеннях. Визначено та досліджено властивості відображення для побудови області суміжності та описано алгоритми її побудови на цифрових зображеннях

Biogramy autorów

Олена Володимирівна Горда, Київський національний університет будівництва і архітектури пр. Повітрофлотський, 51, м. Київ, Україна, 03680

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедрa "Інформаційні технології проектування і прикладної математики"

Олексій Олександрович Пузько, Київський національний університет будівництва і архітектури пр. Повітрофлотський, 51, м. Київ, Україна, 03680

Кафедрa "Інформаційні технології проектування і прикладної математики"

Bibliografia

Pratt, W. (1982). Digital processing of image. Vol. 1, Vol. 2. Moscow: Mir, 312, 480.

Pavlidis, T. (1986). Algorithms for computer graphics and image processing. Moscow: Radio and communication, 400.

Gonzalez, R., Woods, R. (2005). Digital image processing. Moscow: Technosphere, 616.

Duda, R., Hart, P. (1976). Pattern recognition and scene analysis. Moscow: Mir, 509.

Shapiro, L. G., Stockman, G. C. (2001). Computer Vision. N. J.: Prentice Hall, Upper Saddle River, 608.

Simankov, V. S., Lutsenko, E. V. (1999). Adaptive control of complex systems based on the theory of pattern recognition. Krasnodar: Tech. University Cuban. state Indus. University press, 318.

Gorda, E. (2010). Identification of defect type "crack" in the optical range. The Mountain. building, road and reclamation machines. Kyiv: KNUBA, 74, 89–93.

Gorda, E. (2014). Simulation metrics in the space of a digital image defect type "crack". Managing the development of complex systems. Kyiv: KNUBA, 17, 112–120.

Oxtoby, J. (1977). Measure and category. Moscow: Peace, 158.

Aleksandrov, P. S. (1977). Introduction to set theory and General topology. Moscow: Nauka, 368.

Borisovich, Yu., Bliznakov, N., Izrailevich, Y., Fomenko, T. (1995). Introduction to topology. Moscow: Nauka, Fizmatlit, 416.

Halmos, P. (1953). Measure theory. Moscow: Foreign literature publishing house, 282.

Ryshkov, S. S., Maltsev, A. A. (2002). Discrete geometry and geometry of numbers. Moscow: Nauka, 335.

Bobenko, A. I., Suris, Y. B. (2010). Discrete differential geometry. Integrable structure. Moscow: Publishing house: "SIC "Regular and chaotic dynamics", Institute of computer science," 488.

Lukin, A. (2007). Introduction to digital signal processing (mathematical foundations). Laboratory computer graphics and multimedia, Moscow state University. Moscow, 54.

Fu, K. (1977). Structural methods in pattern recognition. Moscow: Mir, 320.

##submission.downloads##

Opublikowane

2016-04-29

Numer

Dział

Technical Sciences