Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Применение вейвлет-преобразований к анализу и классификации изображений

Работа №136477

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы23
Год сдачи2016
Стоимость4750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
11
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


1. Введение
2. Постановка задачи
2.1 Цель работы
2.2 Краткий обзор аналогов и обоснование актуальности,
3. Дискретное вейвлет-преобразование
4. Описание приложения Wavelet Transformer
4.1 Общая информация
4.2 Функциональность
4.3 Интерфейс
4.4 Код преобразования
4.5 Код визуализации
4.6 Образец результатов работы приложения
5. Описание форматов файлов
5.1 Формат файлов .wavelet
5.2 Формат файлов .wldi
6. Перспективы применения
7. Заключение
8. Список литературы

Вейвлеты являются сравнительно новым изобретением в современной математике, однако интерес к ним за последние десятилетия многократно вырос [5]. Вейвлет-преобразования сигналов, заключающиеся в свертке сигнала со специальной функцией, собственно, вейвлетом, являются важным инструментом во многих областях информационных технологий [4]. Они позволяют разложить сигнал на низко- и высокочастотную составляющие, что позволяет отдельно рассматривать глобальные изменения сигнала и его локальные особенности.
Вейвлет-преобразование изображений широко применяется в сжатии [1, 3], анализе изображений и распознавании образов [4]. Для более успешного их применения необходимо исследовать эффективность различных вариаций преобразования применительно к большому количеству изображений из предметной области. Данная работа заключается в создании инструмента — программного продукта, помогающего в проведении подобных исследований. Написанная программа позволяет легко получать результаты преобразования набора изображений при помощи различных вейвлетов.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В ходе данной работы было создано приложение, позволяющее применять вейвлет-преобразования к изображениям. Данная реализация выгодно отличается от аналогов удобным интерфейсом, возможностью использования сразу большого количества изображений и преобразований и наличием настроек визуализации. В перспективе приложение можно развивать, добавляя новые возможности, например, возможность повторного преобразования низкочастотной компоненты изображения.
Приложение можно использовать для изучения вейвлет-преобразований и сравнения целесообразности применения различных преобразований в той или иной ситуации.



[1] Kovacevic, J. Fourier and Wavelet Signal Processing / J. Kovacevic, V. K. Goyal, M. Vetterli. — Cambridge University Press, 2014. — 738 с.
[2] Starck, J.-L. Image and Data Analysis: the Multiscale Approach / J.-L. Starck, F. Murtagh, A. Bijaoui.
[3] Steinbuch, M. Wavelet Theory and Applications A literature study / M. Steinbuch, M.J.G. van de Molengraft
[4] Нагорнов, О.В. Вейвлет-анализ в примерах: учебное пособие / О.В. Нагорнов [и др.] — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — 120 с.
[5] Уэлстид, С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии: учебное пособие / С. Уэлстид
[6] Lofti, M. Combining wavelet transforms and neural networks for image classification / M. Lofti [и др.] Tennessee, USA, 2009. — с. 44—48.
[7] Mallat, S. G. A Wavelet Tour of Signal Processing / S. G. Mallat — Academic Press, 1999. — c. 637.
[8] Московский, С.Б. Очистка сигнала от шумов с использованием вейвлет- преобразования / С.Б. Московский, Сергеев А.Н., Лалина Н.А. — Universum: Технические науки : электрон. научн. журн., №2(15), 2015. — URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/1958 [9] Обидин, М.В. Очистка сигнала от шумов с использованием вейвлет- пробразования и фильтра Калмана / М.В. Обидин, А.П. Серебровский — Информационные процессы, Том 13, № 3, 2013. — с. 198—205.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ