Помощь студентам в учебе
Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев
|
Введение 3
Глава 1. Анализ предметной области по теме «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев» 6
1.1. Компьютерные методы анализа графических изображений 6
1.2. Актуальность измерения плотностных характеристик деревьев
хвойных пород 8
1.3. Выявление проблем и актуальности 14
1.4. Анализ публикаций по теме «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев».... 17
1.5. Обзор существующих программных комплексов для определения
параметров плотности годичных колец 27
Глава 2.Методы обработки графических изображений 31
2.1. Бинаризация изображения 31
2.2. Нахождение контуров и операции с ними 36
2.3. Метод Оцу 40
2.4. Метод скользящего среднего 48
Глава 3. Апробация программного продукта и сравнительный анализ полученных результатов с контрольными 51
3.1. Поиск экспериментальных данных 51
3.2. Обзор программного продукта 56
3.3. Экспериментальные данные 60
Заключение 65
Список использованных источников 67
Приложение
Глава 1. Анализ предметной области по теме «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев» 6
1.1. Компьютерные методы анализа графических изображений 6
1.2. Актуальность измерения плотностных характеристик деревьев
хвойных пород 8
1.3. Выявление проблем и актуальности 14
1.4. Анализ публикаций по теме «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев».... 17
1.5. Обзор существующих программных комплексов для определения
параметров плотности годичных колец 27
Глава 2.Методы обработки графических изображений 31
2.1. Бинаризация изображения 31
2.2. Нахождение контуров и операции с ними 36
2.3. Метод Оцу 40
2.4. Метод скользящего среднего 48
Глава 3. Апробация программного продукта и сравнительный анализ полученных результатов с контрольными 51
3.1. Поиск экспериментальных данных 51
3.2. Обзор программного продукта 56
3.3. Экспериментальные данные 60
Заключение 65
Список использованных источников 67
Приложение
При проведении анализа обработки изображений в различных технических системах (например, системах мониторинга Земли, распознавания летательных аппаратов, медицинской диагностики, оценки качества продукции), наиболее значимо то, какие математических модели применяются для обработки получаемых данных. По мере усложнения математических моделей необходимо стремиться к повышению вычислительной мощности технических средств.
В связи с этим необходимо обеспечивать построение эффективных методов обработки, и передачи больших объемов информации, связанных с изображениями различной природы.
При анализе задач, необходимо определить адекватную модель наблюдения. Практика показывает, что в настоящее время не существует универсального способа решения задач для достаточно широкого диапазона характеристик. Поэтому исследователям приходится находить новые модели или исследовать эффективность применения существующих.
Изображения могут подвергаться воздействию различных помех. Применяются соответствующие методы обработки. Отметим некоторые из них.
1. Необходимо иметь довольно большой объем начальной информации.
2. Выделение отдельных областей на изображении и их обработка. Одним из примеров, по-видимому, может служить подбор контраста изображения.
3. Возможно сглаживание по наиболее неоднородной окрестности центральной точки.
4. Существует возможность аппроксимации характеристик изображения. При этом целое изображение разбивается на отдельные части, в каждой из которых проводится аппроксимация полиномом, например, на основе метода наименьших квадратов.
5. Возможно применение комбинированных методов обработки изображений.
Компьютерное зрение также применяется в дендрологии: при подсчете количества годичных колец, вычисления их радиальных длин и подсчета количества клеток в годичном кольце. С развитием информационных технологий появилась возможность получать и обрабатывать фотографии клеточных структур годичных колец и соответственно вычислять различные параметры клеток таких как, размер, площадь, периметр, радиальные и тангенциальные размеры люминов, размеры стенок клеток. В связи с этим, измерение плотностных характеристик годичных колец деревьев можно проводить не только с помощью традиционных методов, таких как рентгенографический, но и при помощи технологий компьютерного зрения.
Физические факторы среды произрастания древесных растений оказывают влияние на рост и формирование годичных колец деревьев, существенно изменяя их строение. Связь структуры годичных колец с факторами окружающей среды легла в основу дендрохронологии - научной дисциплины, которая изучает информационное содержание, заключённое в структуре годичных колец. По мере своего развития дендрохронология стала родоначальницей целого спектра направлений исследования экологических проблем и проблем окружающей среды, объединённых под общим названием «дендроэкология» [1]. Название конкретного направления исследований отражает физический фактор внешней среды, хронология и степень воздействия которого фиксируется структурой годичного кольца (дендроклиматология, дендрогидрология, дендрохимия и т.п.). Все внешние факторы можно разделить на две группы. В первую группу можно включить те факторы, которые непосредственно влияют на ксилему годичных колец. Как правило, они связаны с катастрофическими событиями разного масштаба, происходящими вокруг дерева [4].
Актуальность темы «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев» заключается в
4
том, разработан программный продукт, позволяющий измерять плотностные характеристики деревьев хвойных пород на основе пиксельного анализа фотоснимков что позволит сократить временные рамки получения результатов, сократить материальные затраты, увеличить скорость выполнения обработки данных.
Объект исследования - технологии обработки, улучшения фото снимков и анализ сцен, содержащих детали, подлежащие распознаванию.
Предмет исследования - анализ плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев на основе технологий обработки, улучшения фото снимков и анализ сцен, содержащих детали, подлежащие распознаванию.
Цельюмагистерской диссертации является выявления проблем анализа снимков клеточной структуры годичных колец хвойных деревьев и разработка информационной системы для определения плотностных характеристик.
Научная новизна заключается в том, что впервые алгоритмы и методы пиксельного анализа применяются в вычислении плотностных характеристик деревьев хвойных пород.
Практическая значимость заключается в том, что разработанный программный продукт является альтернативным рентгенографическому методу.
В рамках проекта решаются следующие задачи:
• анализ предметной области по теме магистерской диссертации;
• анализ методов распознавания изображений;
• разработка программного продукта;
• апробация программного продукта на предоставленных фотоснимках.
В связи с этим необходимо обеспечивать построение эффективных методов обработки, и передачи больших объемов информации, связанных с изображениями различной природы.
При анализе задач, необходимо определить адекватную модель наблюдения. Практика показывает, что в настоящее время не существует универсального способа решения задач для достаточно широкого диапазона характеристик. Поэтому исследователям приходится находить новые модели или исследовать эффективность применения существующих.
Изображения могут подвергаться воздействию различных помех. Применяются соответствующие методы обработки. Отметим некоторые из них.
1. Необходимо иметь довольно большой объем начальной информации.
2. Выделение отдельных областей на изображении и их обработка. Одним из примеров, по-видимому, может служить подбор контраста изображения.
3. Возможно сглаживание по наиболее неоднородной окрестности центральной точки.
4. Существует возможность аппроксимации характеристик изображения. При этом целое изображение разбивается на отдельные части, в каждой из которых проводится аппроксимация полиномом, например, на основе метода наименьших квадратов.
5. Возможно применение комбинированных методов обработки изображений.
Компьютерное зрение также применяется в дендрологии: при подсчете количества годичных колец, вычисления их радиальных длин и подсчета количества клеток в годичном кольце. С развитием информационных технологий появилась возможность получать и обрабатывать фотографии клеточных структур годичных колец и соответственно вычислять различные параметры клеток таких как, размер, площадь, периметр, радиальные и тангенциальные размеры люминов, размеры стенок клеток. В связи с этим, измерение плотностных характеристик годичных колец деревьев можно проводить не только с помощью традиционных методов, таких как рентгенографический, но и при помощи технологий компьютерного зрения.
Физические факторы среды произрастания древесных растений оказывают влияние на рост и формирование годичных колец деревьев, существенно изменяя их строение. Связь структуры годичных колец с факторами окружающей среды легла в основу дендрохронологии - научной дисциплины, которая изучает информационное содержание, заключённое в структуре годичных колец. По мере своего развития дендрохронология стала родоначальницей целого спектра направлений исследования экологических проблем и проблем окружающей среды, объединённых под общим названием «дендроэкология» [1]. Название конкретного направления исследований отражает физический фактор внешней среды, хронология и степень воздействия которого фиксируется структурой годичного кольца (дендроклиматология, дендрогидрология, дендрохимия и т.п.). Все внешние факторы можно разделить на две группы. В первую группу можно включить те факторы, которые непосредственно влияют на ксилему годичных колец. Как правило, они связаны с катастрофическими событиями разного масштаба, происходящими вокруг дерева [4].
Актуальность темы «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев» заключается в
4
том, разработан программный продукт, позволяющий измерять плотностные характеристики деревьев хвойных пород на основе пиксельного анализа фотоснимков что позволит сократить временные рамки получения результатов, сократить материальные затраты, увеличить скорость выполнения обработки данных.
Объект исследования - технологии обработки, улучшения фото снимков и анализ сцен, содержащих детали, подлежащие распознаванию.
Предмет исследования - анализ плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев на основе технологий обработки, улучшения фото снимков и анализ сцен, содержащих детали, подлежащие распознаванию.
Цельюмагистерской диссертации является выявления проблем анализа снимков клеточной структуры годичных колец хвойных деревьев и разработка информационной системы для определения плотностных характеристик.
Научная новизна заключается в том, что впервые алгоритмы и методы пиксельного анализа применяются в вычислении плотностных характеристик деревьев хвойных пород.
Практическая значимость заключается в том, что разработанный программный продукт является альтернативным рентгенографическому методу.
В рамках проекта решаются следующие задачи:
• анализ предметной области по теме магистерской диссертации;
• анализ методов распознавания изображений;
• разработка программного продукта;
• апробация программного продукта на предоставленных фотоснимках.
В первой главе рассмотрена предметная область, выявлены проблемы и актуальность по выбранной теме научного исследования.
Главной проблемой распознавания заключается в том, что имеющиеся аппаратные комплексы не могут с требующейся точностью распознавать структурные параметры годичных колец, что ставит под вопрос обоснованность любых выводов, полученных в ходе исследования.
Актуальность темы «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев» заключается в том, разработан программный продукт, позволяющий измерять плотностные характеристики деревьев хвойных пород на основе пиксельного анализа фотоснимков что позволит сократить временные рамки получения результатов, сократить материальные затраты, увеличить скорость выполнения обработки данных.
Так же в первой главе с помощью электронной библиотеки eLIBRARY.RUobriH найдены и рассмотрены научные публикации, соответствующие данной теме. Были выделены две под темы и по которым найдены публикации взятые для более глубокого изучения темы.
Во второй главе описаны методы обработки графических изображений. Выделен отдельный параграф под описание метода Оцу, так как он был выбран для анализа изображения.
В третьей главе представлен программный продукт, разработанный в ходе выполнения магистерской диссертации, проведена апробация программного продукта и сравнительный анализ полученных результатов с контрольными.
Итогом магистерской диссертации, стала готовая к использованию информационная система, предназначенная для анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев. Данные полученные в результате работы с информационной системы коррелируются с
традиционными методами и используются для анализа факторов, оказывающих влияние на сезонный рост деревьев, сезонная кинетика роста и формирования годичных колец хвойных деревьев, а также влияние внешних условий на дифференцировку ксилемы.
Главной проблемой распознавания заключается в том, что имеющиеся аппаратные комплексы не могут с требующейся точностью распознавать структурные параметры годичных колец, что ставит под вопрос обоснованность любых выводов, полученных в ходе исследования.
Актуальность темы «Разработка информационной системы анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев» заключается в том, разработан программный продукт, позволяющий измерять плотностные характеристики деревьев хвойных пород на основе пиксельного анализа фотоснимков что позволит сократить временные рамки получения результатов, сократить материальные затраты, увеличить скорость выполнения обработки данных.
Так же в первой главе с помощью электронной библиотеки eLIBRARY.RUobriH найдены и рассмотрены научные публикации, соответствующие данной теме. Были выделены две под темы и по которым найдены публикации взятые для более глубокого изучения темы.
Во второй главе описаны методы обработки графических изображений. Выделен отдельный параграф под описание метода Оцу, так как он был выбран для анализа изображения.
В третьей главе представлен программный продукт, разработанный в ходе выполнения магистерской диссертации, проведена апробация программного продукта и сравнительный анализ полученных результатов с контрольными.
Итогом магистерской диссертации, стала готовая к использованию информационная система, предназначенная для анализа плотностных характеристик годичных колец хвойных деревьев. Данные полученные в результате работы с информационной системы коррелируются с
традиционными методами и используются для анализа факторов, оказывающих влияние на сезонный рост деревьев, сезонная кинетика роста и формирования годичных колец хвойных деревьев, а также влияние внешних условий на дифференцировку ксилемы.