Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Poprawa obrazów cyfrowych pozyskanych skanerem niskiej klasy z wykorzystaniem filtru FIR generowanym przez sieć neuronową
Języki publikacji
Abstrakty
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.
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.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
25--27
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., il., tab., wyk.
Twórcy
autor
autor
- 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.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWAK-0019-0014