ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ 6
1.1. Предварительная обработка изображений 6
1.2. Задача распознавания образов 8
1.3. Статистические методы распознавания образов 10
1.4. Нейросетевые методы распознавания образов 11
1.5. Методы стохастической геометрии в распознавании образов 15
1.6. Применение Trace-преобразования в задачах обработки изображений и
распознавания объектов на изображениях 15
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ TRACE-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ .18
2.1. Краткие теоретические сведения по Trace-преобразованию 18
2.2. Постановка задачи разработки программного модуля и основные требования к нему 21
2.3. Функциональная декомпозиция программного модуля 21
2.4. Организация параллельных вычислительных процессов средствами стандартной библиотеки языка C# 22
2.5. Консольное приложение, реализующее алгоритм Trace-преобразования 23
2.5.1. Описание консольного приложения 23
2.5.2. Использованные библиотеки и инструменты 24
2.5.3. Расширение функциональных возможностей консольного приложения 24
2.6. Основное приложение, реализующее пользовательский интерфейс 25
2.6.1. Описание основного приложения 25
2.6.2. Использованные библиотеки и инструменты 26
2.7. Основные возможности программного модуля 26
ГЛАВА 3. ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 29
3.1. Анализ трековых изображений газотермических струй напыления покрытий 29
3.2. Анализ участков дифференциальной хронограммы волны горения в процессе
СВС 31
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 37
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Код консольного приложения, описывающий использованные функционалы 40
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Код основного приложения 45
Распознавание образов и выделение характерных признаков играют важную роль в научных опытах и технологических процессах. В данной работе исследована применимость алгоритмов обработки изображений для повышения качества процессов газотермического напыления покрытий и СВ-синтеза материалов. В современном мире тема распознавания образов и машинного зрения активно развивается и расширяется. Из всего множества разработанных на данный момент алгоритмов, для решения вышеобозначенных задач наиболее оптимально будет использование методов, основывающихся на принципах стохастической геометрии и функционального анализа, в частности, метода Trace-преобразования. Основными достоинствами этого метода являются его высокая точность классификации объектов и большая свобода в выборе используемых функционалов, позволяющая наиболее гибко и вариативно использовать данный математический аппарат для решения широкого спектра прикладных задач.
Цель бакалаврской квалификационной работы состоит в разработке и тестировании на реальных примерах программного модуля для анализа изображений, иллюстрирующих различные исследуемые объекты и физические процессы, формирующего Trace-образы данных изображений.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
1) провести обзор и анализ существующих научных публикаций и монографий по теме выпускной квалификационной работы (провести обзор методов и средств распознавания изображений и образов, исследовать принцип работы алгоритма Trace-преобразования, выбрать необходимые для работы функционалы);
2) разработать программный модуль, реализующий алгоритм Trace- преобразования с необходимыми функционалами, реализовать необходимые для обеспечения удобства работы функции: а) загрузка и обработка множественных изображений; б) выбор используемого функционала; в) сохранение результатов в удобном для пользователя формате, в выбранной директории;
3) протестировать программный модуль на тестовой выборке, проанализировать полученные результаты.
В результате проделанной работы был проведен обзор научной литературы по теоретическим основам обработки изображений, исследованы методы предварительной обработки изображений и распознавания образов. Был изучен метод Trace- преобразования, теория формирования триплетных признаков, принципы построения инвариантных и сенситивных функционалов. Исследованы некоторые примеры успешного применения метода Trace-преобразования в качестве инструмента для обработки изображений и распознавания образов в смежных областях.
В ходе работы был разработан программный модуль для вычисления Trace- образов. В процессе разработки был получен опыт работы с библиотеками Boost C++ Library, Eigen, Gtk#. Были изучены способы организации параллельных вычислений средствами стандартной библиотеки C#, в частности, работа с процессами операционной системы.
Кроме того, были подготовлены и предварительно обработаны трековые изображения газотермический струй напыления покрытий, проанализированы зависимости изменения Trace-образов от изменения исходных изображений, получены и проанализированы Trace-образы участков диаграммы динамики фронта горения в процессе СВС.
Все поставленные задачи выполнены, цель работы достигнута.
