Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BWAK-0019-0014

Czasopismo

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

Tytuł artykułu

The correction of digital images obtained by means of low quality scanner using FIR filter generated by a neural network in opposition to the digital images obtained by means of model scanner

Autorzy Peksiński, J.  Mikołajczak, G. 
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
PL Poprawa obrazów cyfrowych pozyskanych skanerem niskiej klasy z wykorzystaniem filtru FIR generowanym przez sieć neuronową
Języki publikacji EN
Abstrakty
EN Dynamic development of the image acquisition equipment, which bases on CCD matrice, that has occurred in recent years was the cause of the abundance of those devices in household usage. However, this equipment has many disadvantages caused mainly by the quality of the CCD matrice and electronics used to build it. Professional equipment that has high quality parameters and truly mapps an image is still expensive and is owned mainly by professional companies that deal with digital image processing. The aim of this article is to present the possibilities of improvement the quality of images acquired by low class devices, so that their quality is comparable to images acquired by high class devices.
PL Dynamiczny rozwój sprzętu akwizycji obrazów opartego na matrycach CCD (Charge Coupled Device) doprowadził do tego, że stał się on obecny niemal w każdym domu. Jakość obrazów pozyskanych za pomocą takiego sprzętu w dużym stopniu zależy od jakości zastosowanej matrycy. Celem artykułu jest zaprezentowanie sposobu poprawy jakości obrazów cyfrowych pozyskanych skanerem o niskich parametrach tak, aby ich jakość zbliżyła się do obrazów pozyskanych przy pomocy skanera wysokiej klasy.
Słowa kluczowe
PL obraz cyfrowy   sieć neuronowa   błąd średniokwadratowy  
EN digital image   neural network   mean square error  
Wydawca Wydawnictwo SIGMA-NOT
Czasopismo Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
Rocznik 2009
Tom Vol. 50, nr 11
Strony 25--27
Opis fizyczny Bibliogr. 10 poz., il., tab., wyk.
Twórcy
autor Peksiński, J.
autor Mikołajczak, G.
  • Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Wydział Elektryczny Zakład Teorii Obwodów i Systemów Telekomunikacji, Szczecin
Bibliografia
[1] Tadeusiewicz R., Kohoroda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wydawnictwo Fundacji i Rozwoju Telekomunikacji, Kraków 1997.
[2] Kornatowski E.: Probabilistyczna miara wierności odwzorowania sygnału, Kwartalnik Elektronika i Telekomunikacja, 1999.
[3] Zieliński T.: Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005.
[4] Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2000.
[5] Bishop C.: Neural Networkfor Pattern Recognition. Oxford: Caledron Press 1995.
[6] Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D. A.: Sztuczne sieci neuronowe. Akademicka oficyna wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
[7] Praca zbiorowa: Sieci neuronowe. Akademicka oficyna wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.
[8] Shenn N.: Neural network for system Identification. Int. J. Syst. Sci., v. 23, no 12, pp. 2171-2186, 1992.
[9] Winter R., Widrow B.: Madaline Rule II: A training algorithm for neural networks. Proc. IEEE 2nd Int. Conf. Neural Networks, San Diego, CA, v. 1, pp. 401-408, 1988.
[10] Hopfield J., Tank D.: Neural computations of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics vol. 52, pp 141-152, 1985.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-article-BWAK-0019-0014
Identyfikatory