Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка программного продукта для вычисления линейных параметров клеток хвойных пород деревьев

Работа №20865

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информационные системы

Объем работы55
Год сдачи2016
Стоимость5600 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
322
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
1 Обзор предметной области 5
1.1 Измерение клеточной структуры годичных колец 6
1.1.1 Функциональные возможности программы «Линейка» 9
1.1.2 Функциональные возможности программы AxioVision 11
1.2 Цифровая обработка изображений 13
1.2.1 Формирование изображений 14
1.2.2 Типы изображений 17
1.2.3 Методы сегментации изображений 18
1.3 Выводы по главе 1 30
2 Разработка программного продукта 31
2.1 Выявление требований 31
2.2 Алгоритм работы программы 32
2.3 Средства разработки 39
2.4 Апробация программы 39
2.5 Выводы по главе 2 42
Заключение 43
Список использованных источников 44
Приложение А Плакаты презентации 47


Одним из приоритетных направлений деятельности Российского научного фонда является «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований с представлением результатов в рамках международной конференции». По данному направлению в 2015 году научным коллективом Сибирского федерального университета «Цифровая микроанатомия годичных колец в физиологии, экологии, климатологии и археологии» выигран грант под руководством доктора исторических наук С. В. Мыглана.
Фундаментальная научная проблема, частью которой является предлагаемый проект, — установление и количественная оценка закономерностей и природно-социальных последствий текущих климатических изменений. Один из наиболее востребованных косвенных источников об изменчивости климата - годичные кольца деревьев. Однако, потенциал годичных колец как косвенного источника климатической и экологической информации еще не исчерпан [1].
Методы дендрохронологии широко используются для изучения пространственно-временной динамики лесных экосистем и реконструкции факторов внешней среды за длительные интервалы времени. Они позволяют оценивать относительный вклад различных факторов, как естественных, так и антропогенных, которые оказывают влияние на трансформацию лесных экосистем и изменение условий окружающей среды.
Долгое время основным параметром годичных колец являлась их ширина. Однако с развитием современных информационных технологий появилась возможность проводить измерения параметров структуры годичных колец. В первую очередь это относится к измерению геометрических размеров структурных элементов клеток, таких как ширина стенки или ширина внутренней части клетки — люмена.
Основной проблемой при проведении исследований является подсчет линейных параметров клеток на снимках. В лаборатории дендрохронологии при СФУ используется программа AxioVision, позволяющая производить измерения только в ручном режиме, что накладывает субъективный характер оценки параметров клеток. В связи с этим целью работы является разработка программного продукта для вычисления линейных параметров клеток хвойных пород деревьев. Данный программный продукт послужит средством для автоматического измерения параметров и позволит избавиться от субъективной оценки клеточных параметров. В рамках выпускной квалификационной работы для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи:
- обзор предметной области;
- построение алгоритма программы;
- разработка и апробация программного продукта

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе проведения обзора предметной области рассмотрена существующая методика измерения параметров клеток хвойных пород деревьев. Для проведения подобного типа вычислений в данной области существует несколько программных продуктов. Рассмотренные программные аналоги имеют свои недостатки с точки зрения заказчика. В настоящее время в лаборатории используется базовая версия программы AxioVision. Программа позволяет решить большой спектр задач при работе с изображениями в области биологии, криминалистики и материаловедении, однако данная программа не специализирована на работе со снимками клеточных структур деревьев. Поэтому для проведения измерений требуются большие временные ресурсы и участие оператора, который производит все вычисления в ручном режиме. Именно из-за отсутствия должного программного обеспечения в лаборатории потребовалась разработка новых программных средств, позволяющих автоматизировать процесс измерений.
Так как все вычисления проводятся при работе с изображениями, то были рассмотрены такие аспекты цифровой обработки изображений, как формирование, типы и методы сегментации. Исходя из анализа гистограмм исходных снимков, в качестве метода сегментации выбран метод двойной пороговой сегментации с вычислением порога по методу Оцу, так как гистограммы яркостей изображений близки к бимодальному распределению.
На основании выявленных требований был разработан и реализован алгоритм вычисления линейных параметров клеток хвойных пород деревьев. Границы клеток определяются автоматически, что позволило снизить субъективную оценку оператора. Программный продукт реализован на языке программирования C# при помощи интегрированной среды разработки Visual Studio при поддержке платформы .NetFramework. Была проведена апробация программного продукта, в ходе которой была подтверждена корректность результатов его работы.



1) Информация о гранте «Цифровая микроанатомия годичных колец в физиологии, экологии, климатологии и археологии» [Электронный ресурс]: Карточка проекта, поддержанного российским научным фондом. - Режим доступа: http://grant.rscf.ru/prjcard?rid=15-14-30011
2) Черных, Н. Б. Дендрохронология и археология / Н. Б. Черных // Проблемы дендрохронологии: монография / Н. Б. Черных - Москва, 1996. - Гл.1 - 213 с.
3) Ваганов, Е.А. Методы дендрохронологии: учебное пособие / Ваганов Е. А., Круглов В. Б., Васильев В. Г. - Дендрохронология - Крсаноярск, 2008. - 120 с.
4) Ваганов, Е. А., Шашкин А. В., Свидерская И. В., Высоцкая Л. Г. Гистометрический анализ роста древесных растений: монография - Новосибирск: Наука. Сиб. отделение, 1985. - 100 с.
5) Румянцев, Д. Е. История и методология лесоводственной дендрохронологии: монография / Д. Е. Румянцев. - Москва: Издательсво Московского государственного университета леса, - 2010. - 109 с.
6) Криштал, М. М. Сканирующая электронная микроскопия и рентгеноспектральный микроанализ в примерах практического применения: учеб. пособие для студентов вузов / М. М. Криштал [и др.]. - Москва: Техносфера, 2009. - 206 с.
7) Силкин, П. П. Методы световой микроскопии: учебно-методическое пособие / П. П. Силкин. - Красноярск: Сибирский федеральный уни¬верситет, 2011. - 30 с.
8) Силкин, П. П. Методы параметрического анализа структуры годичных колец хвойных: монография / П. П. Силкин. - Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2010. - 335 с.
9) Описание программного обеспечения AxioVision [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.nalkho.com/catalog/sistemy-analiza- izobrazheniy/programmnoe-obespechenie-dlya-materialovedeniya/
10) Программное обеспечение микроскопа AxioImager [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://intelmed.ru/catalog/lab/mikroskopiya/450/622
11) Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений: монография / Р. Гонсалес, Р. Вудс; пер. с англ. под ред. П. А. Чочиа - Москва: Техносфера, 2006. - 1072 с.
12) Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MatLab: монография / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс; пер. с англ. В. В. Чепыжева - Мир цифровой обработки - Москва: Техносфера, 2006. - 618 с.
13) Обработка бинарных изображений [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/128768/
14) Яне, Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне; пер. с англ.
A. М. Измайлова - Москва: Техносфера, 2007. - 584 с.
15) Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: монография / У. Претт пер. с англ. под ред. Д. С. Лебедева - Москва: Мир, 1982. - Кн.1 - 312 с.
16) Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: монография / У. Претт пер. с англ. под ред. Д. С. Лебедева - Москва: Мир, 1982. - Кн.2 - 480 с.
17) Ярославский, Л. П. Введение в цифровую обработку изображений: монография / Л. П. Ярославский - Москва: Советское радио, 1979. - 312 с.
18) Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений /
B. А. Сойфер, М. В. Гашников, Н. И. Глумов - Москва: Физматлит, 2003. - 783 с.
19) Красильников, Н. Н. Цифровая обработка 2-D и 3-D изображений: учеб. пособие / Н. Н. Красильников - Санкт-Петербург: БХВ - Петербург, 2011. - 608 с.
20) Шапиро, Л. Компьютерное зрение: монография / Л. Шапиро, Дж. Стокман - Москва: БИНОМ, 2006. - 752 с.
21) Чочиа, П. А. Пирамидальный алгоритм сегментации изображений / П. А. Чочиа // Информационные процессы - Т. 10 - 2010. - №1. - С. 23-35
22) Обзор методов сегментации полутонового цифрового изображения: отчет о НИР / Михалец В. В. - Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2007. - 50 с.
23) Стругайло, В. В. Обзор методов фильтрации и сегментации цифровых изображений / В. В. Стругайло // Наука и образование, - 2012 - №5 - С. 270-281
24) Цепной код Фримана [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://open.ifmo.ru/images/b/bf/137961_up.pdf
25) Интернет-портал Microsoft Visual Studio [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.visualstudio.com/ru-ru/visual-studio-homepage-vs.aspx


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ