Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Wybrane cyfrowe filtry liniowe w zastosowaniu do poprawy jakości obrazów

100%

Suchomski P.

|

2000

|

tom nr 15

165-172

PL

Przedstawiono zagadnienia związane z jakością obrazu cyfrowego,które są tre-ścią ćwiczenia laboratoryjnego.Wiedza na temat przetwarzania cyfrowych obra-zów jest domeną przede wszystkim profesjonalistów z dziedziny informatyki czy grafiki komputerowej. Jest ona również nieoceniona w wielu dyscyplinach nauki czy gospodarki, gdzie obraz cyfrowy stanowi cenne źródło informacji. Rozwój i upowszechnienie Internetu oraz multimediów spowodowało, że umiejęt-ność przetwarzania obrazu stała się przydatna również dla przeciętnego użyt-kownika komputera, który zechce np. stworzyć własną stronę domową. Podano definicje i prezentacje przykładów liniowych filtrów splotowych.Opisano rów-nież zadania w ćwiczeniu pozwalającym zapoznać się z zasadą działania przed-stawionych filtrów.

2

Transformata Hartleya w filtracji obrazów cyfrowych

80%

Dulęba I.

|

1998

|

tom Vol. 99, nr 45

185-191

PL

W artykule przypomniano transformatę Hartleya posiadającą własności zbliżone do transformaty Fouriera. Dzięki możliwości zastosowania szybkiego algorytmu motylkowego oraz operacjom na liczbach rzeczywistych, transformata ta jest istotnie szybsza od szybkiej transformaty fourierowskiej oraz wymaga mniejszych zasobów pamięci komputera. Dyskretną transformatę Hartleya zastosowano w filtracji ultrasonograficznych obrazów cyfrowych.

EN

In this paper Discrete Hartley Transform has been recalled and applied to filtering ultrasonic images. A butterfly algorithm, originally developed for DFT, can be used for DHT too. The transform, bearing all features of Discrete Fourier Transform, is twice as fast as DFT. An application of DHT in a compression of ultrasonic images seems to be promising.

3

Aplikacja demonstrująca identyfikację zagrożeń na obiekcie

80%

Gozdur K.

|

2012

|

tom nr 5-6

VI-X

PL

Do budowy demonstratora wybrano aplikację Vitamin D Video. Wykazano, że spełnia ona kryteria poprawnego funkcjonowania w różnych warunkach pracy i przy różnych parametrach oświetlenia. Zastosowanie jej umożliwi uzyskanie założonego poziomu bezpieczeństwa w monitorowanych laboratoriach Instytutu Telekomunikacji.

EN

For the construction of the demonstrator the Vitamin D Video application was selected. There is proved that it meets criteria of proper functioning in various working conditions and with varying lighting parameters. Making use of this application will enable reaching the assumed level of safety in monitored laboratories of the Institute of Telecommunications.

4

Adaptive computation methods in digital image sequence analysis

80%

Kasprzak W.

|

2000

|

tom z. 127

3-170

EN

In this work adaptive computation techniqucs are applied for digital image sequence analysis, organized by a hierarchy of data abstraction levels (ranging from the signal level over the iconic, segmentation and object recognition levels to the cognittive level). The applied methodology focuses on the biologically-motivated connectionism theory (i.e. artificial neural networks and semantic networks) and on dynamic system theory (tracking, recursive estimation). The meaning of the term ''adaptive" in this work is twofold and it corresponds to two modes of image sequence analysis. In the case of a limited-length image sequence, called a N-image: a stationary scene (environment) is usually expected a batch analysis mode is defined. For unlimiteed-length image sequences (in general a sequence of N-images) a non-stationary scene environment (with moving objects) is usually expected - a recursive analysis mode is defined. Thus, at first a general scheme for batch mode analysis of N-images is proposed in the paper. This solution scheme is based on appropriately designed ANN-learning algorithms. Such kinds of biologically-motivated methods may bee seen as computational counterparts of the human visual perception mechanism. Three implementations of this scheme are developed and tested for particular analysis tasks at the lower levels of image analysis, i.e. adaptive algorithms for the problem of many image source restoration from their mixtures (on the signal processing Ievel), an adaptive image compression and classification approach (on the ironic level) and a visual motion detection/estimation (on the segmentation level). In the second part of this work, a general scheme for the recursive analysis of infinite N-image sequences is developed. This solution scheme is based on the dynamic system theory, where the previous N-image results are adapted in the course of current N-image analysis of the sequence. This scheme, called adaptive object recognition, solves by general terms the problem of searching for the best, consistent set of object hypotheses, that are generated and tracked in the image sequence. Finally, three implementations of this scheme are developed and tested a model-independent 2-D object tracking in traffic scenes (on the segmentation level), model-based road following and 3-D vehicle recognition for autonomous navigation and a traffic scene recognition system (on the scene interpretation level). This kind of application requires highly sophisticated sensors and computation methods and it constitutes a real challenge for image analysis systems.

PL

Celem pracy było sformułowanie ogólnych zasad stosowania adaptacyjnych technik obliczeniowych w systemach komputerowej analizy sekwencji obrazów cyfrowych oraz implementacja tych zasad dla wybranych problemów analizy, po jednym przykładowym problemie dla każdego poziomu abstrakcji danych. Praca stanowi również uogólnienie i podsumowanie dorobku autora w tej dziedzinie. We wstępie pracy zaproponowano dwa sposoby klasyfikacji procesów w systemie analizy obrazów - według poziomu abstrakcji danych, na których te procesy operują i według rodzaju danych wejściowych - skończona lub nieskończona sekwencja obrazów. Wyróżniono hierarchię danych obejmującą pięć poziomów: sygnałowy, ikoniczny, segmentacji obrazu, rozpoznawania obiektów i opisu sceny. We wstępie zaproponowano również oparcie stosowanej metodologii badań o teorię systemów konekcjonistycznych i teorię dynamicznych systemów. Pierwsza z nich posiada biologiczną motywację i zajmuje się wypracowaniem mechanizmów łączących sztuczne sieci neuronowe (SzSN) i sieci semantyczne, badając struktury sieci i ich algorytmy uczące oraz mechanizmy aktywacji. Jak pokazują liczne zastosowania sieci neuronowych i sieci semantycznych w problemach analizy obrazów, w tym również szereg prac autora, jak dotąd oba narzędzia są niezależne od siebie. Sieci neuronowe stosowane są głównie do zadań analizy na niskich poziomach abstrakcji danych, podczas gdy sieci semantyczne modelują złożoną analizę symboliczną i interpretację lingwistyczną obrazu. Teoria dynamicznych systemów daje zaś właściwe narzędzia techniczne dla opisu niestacjonarnego środowiska (śledzenie i rekursywna estymacja obiektów). W ślad za przyjętą metodologią w tej pracy wyróżnia się dwa znaczenia pojęcia "adaptacyjny". W przypadku sekwencji obrazów o ograniczonej długości oczekuje się opisu stacjonarnego środowiska. Dla tej klasy problemów proponuje się w pracy rozwiązanie zwane analizą w "trybie wsadowym" oparte na zastosowaniu odpowiednich SzSN i ich algorytmów uczących. W przypadku analizy sekwencji o nieskończonej długości oczekuje się stworzenia opisu niestacjonarnego środowiska (złożonego z ruchomych obiektów). W pracy proponuje się rozwiązanie takich zadań w oparciu o teorię dynamicznych systemów. Mówimy o tzw. "rekursywnym trybie analizy", w którym wyniki dla poprzedniego obrazu (lub N obrazów) są adaptowane do opisu następnego obrazu w sekwencji. W zależności od konkretnego zastosowania traktujemy metody analizy w trybie wsadowym bądź to jako realizujące samodzielne zadanie, bądź to jako realizujące specyficzne "pomiary danych" wymagane przez metody rekursywnej analizy. Pierwsza część pracy obejmująca rozdziały 2.-5 dotyczy zagadnień stosowania algorytmów uczących do analizy sekwencji obrazów w trybie wsadowym. Odnosi się do najnowszych doświadczeń autora w dziedzinie przetwarzania obrazów na niskim poziomie abstrakcji danych: rekonstrukcji obrazu na poziomie sygnału, segmentacji i detekcji ruchu w obrazie oraz kompresji i klasyfikacji obrazów. Metody tego rodzaju posiadają biologiczną motywację i stanowią zwiastuny komputerowych odpowiedników mechanizmu percepcji wizyjnej człowieka. W rozdziale 2. zaproponowano ogólny schemat analizy sekwencji obrazów w trybie wsadowym, oparty o uczenie w sztucznych sieciach neuronowych. Na wstępie wyróżniono trzy główne struktury sztucznych sieci neuronowych; jedno-warstwowe sieci typu "feed-forward" i liniowe rekurencyjne, wielowarstwowe sieci typu "feed-forward" oraz nieliniowe sieci rekurencyjne. Dla tych sieci podano zasadnicze techniki ich uczenia - uczenie z nadzorem i bez nadzoru. Następnie podano ogólny schemat analizy N obrazów, w którym wyróżniono moduł sterujący i wiele modułów adaptacyjnej analizy (AAM). Pojedynczy AAM posiada cztery układy: sterowanie, blok główny oparty na sieci neuronowej odpowiedniego typu, przetwarzanie wstępne i przetwarzanie końcowe. Omówienie tego schematu analizy uzupełnione zostaje w rozdziałach 3.-5. opisem trzech zrealizowanych przez autora przykładowych implementacji schematu na niższych poziomach danych (na poziomie sygnałowym, ikonicznym i segmentacji). W rozdziale 3. zaproponowano i przetestowano algorytmy uczące (bez nadzoru) dla SzSN rozwiązujących problem ślepej separacji obrazów z ich mieszanin (BSS), w warunkach gdy nie jest znana dokładna liczba oryginalnych obrazów. (Problem BSS.) Załóżmy, że istnieje m sygnałów źródeł s1(t),... ,sM(t) o zerowej składowej stałej i wzajemnie statycznie niezależnych w badanym przedziale czasu. Te oryginalne sygnały si(t) nie są znane obserwatorowi, ale znanych mu jest n sygnałów xi(t),... ,xn(t) będących zaszumionymi liniowo zmieszanymi źródłami (zwykle n > m). Zadaniem metody BSS jest odtworzenie sygnałów źródeł {si(L)} (z dokładnością do skali amplitudy) na podstawie ich mieszanin xj(t) i (zwykle) podanej liczby m ilości źródeł. W postaci wektorowej model (nieznanego obserwatorowi) mieszania źródeł wynosi: x(t) = As(t)+n(t) =sigma si(t)ai + n(t) W pracy podano i przetestowano trzy adaptacyjne metody rozwiązania podstawowego zagadnienia BSS, wykorzystujące techniki uczenia bez nadzoru wag SzSN: 1. Jedno-warstwowa sieć typu " feed-forward" wykorzystująca algorytm uczący separacji globalnej: deltaW =ni [I-f(y)g(y)T]W. 2. Wielokrotna warstwa typu "feed-forward" dla prostego algorytmu uczącego separacji lokalnej:deltaW = ni[l - f(y)g(y)T]. 3. Dwu-warstwowa sieć typu "feed-forward" z pierwszą warstwą realizującą kompresję i ortogo-nalizację (v = Vx = VAs] oraz drugą warstwą realizującą separację y = Wv z regułą uczącą tzw. nieliniowego PCA: deltaW = nif(y) [vT - f(y)TW] ~ ni[f(y)yT - yf(y)T] W. Obok podstawowego zagadnienia, dla którego addytywny szum jest mały w porównaniu z sygnałem użytecznym, zaproponowano modele separacji i usuwania dużego szumu o charakterze konwolucyjnym. W podstawowym modelu wymagane jest jednoczesne uczenie wag sieci neu- ronowej W i zespołu filtrów typu FIR H(z) służących do usuwania szumu. Sygnał wyjściowy dany jest wzorem: y(t)=Wx(t)-H(z)nr(t) gdzie H (z) = [h1(z), ...,hn(z}]T zawiera wektory współczynników hi(z) = hio + hi1z + hi2z + ... + him, a z1 jest jednostkowym opóźnieniem. W tym modelu zakłada się pomiar szumu nr(t) będącego obrazem konwolucyjnym (splotem) nieznanego szumu środowiska ffl(t), vr(t) zakłócającego także sygnały wejściowe: nr(t)=sigmabrjvr(t-jT)=br(z)vr(t) Podczas uczenia wag W stosuje się jedną z trzech reguł separacji, zaś dla nauczenia wag H zaproponowano wykorzystanie adaptacyjnej reguły "delta". Na koniec rozdziału 3. podano przypadki szczególne i zaproponowano sposób rozwiązania problemu w sytuacji niedomiaru mieszanin (tzw. problem BSE).W rozdziale 4. zaproponowano i przetestowano algorytmy uczące dla problemów kompresji obrazów i klasyfikacji obrazów (na poziomie ikonicznym analizy). Zdefiniowano przekształcenie DKL - wektorowego sygnału wejściowego X(t) w wyjściowy Z (t) jako: Z = DWX, gdzie przekształcenie KL jest wynikiem kompresji typu PCA lub PSA: Y = WX, a następne przekształcenie D jest klasyfikacją według analizy dyskryminacyjnej DA: Z = DY . W celu kompresji obrazów metodami PCA i PSA (tzw. komponentów i podprzestrzeni głównych) zaproponowano i zrealizowano efektywne i dokładne neuronowe algorytmy uczące (bez nadzoru). Dla analizy PCA powstała metoda CRLS PCA, która w odróżnieniu od znanej metody Sangera (wykorzystującej tzw. regułę Oja): (1) wylicza składowe główne po kolei pobierając resztkowy sygnał wejściowy ej zamiast oryginalnego wejścia x(k) (deflacja sygnału wejściowego): ej(k=ej-i(k) Wj, (2) parametr szybkości uczenia nij jest każdorazowo inicjalizowany odpowiednio do spodziewanej wariancji sygnału resztkowego: nij(O)=q2[ej-1]/N=E[yj-1] (3) parametr nij ma charakter adaptacyjny - zanika według metody RLS: ni(k)yj(k)+nij(k-1) Następujący po redukcji przestrzeni reprezentacji etap klasyfikacji wektora realizowany jest dzięki neuronowej metodzie analizy dyskryminacyjnej - wykorzystującej algorytm uczenia kwantyzacji wektorowej z nadzorem. Pojedynczy krok uczący polega na wybraniu dwóch wyjść k, l posiadających wektory wag wejściowych wt, wi najbliższe aktualnej próbce na wejściu xp i porównaniu etykiet reprezentowanych przez nie klas Ck i Ci z etykietą dp aktualnego wejścia oraz zastosowanie reguły: jeśli Ck nie równa się dp i dp= Ci1 to w1(t+1) = w1(t)+ni[xp(t)-w1(t), wk(t+1)=wk(t)-wk(t) Oznacza to przesunięcie właściwego wektora wag wi "w kierunku" wektora wejściowego, zaś odsunięcie od xp wektora wag wk związanego z niewłaściwą klasą. Rozdział 5. dotyczy zagadnień detekcji ruchu w płaszczyźnie i klasyfikacji segmentów obrazu w oparciu o mapę ruchu (poziom segmcntacji obrazu). Zaprezentowano implementacje kilku detektorów ruchu na poziomie pikseli obrazu. Zaproponowano także algorytm relaksacyjny dla nieliniowej sieci rekurencyjnej, w celu estymacji ruchu w obrazie. Metody detekcji i estymacji ruchu w obrazie mają zasadniczo zastosowanie w analizie sekwencji pochodzącej z nieruchomej kamery. Przetestowano również dokładność tych metod dla obrazów pochodzących z ruchomej kamery. W celu wykorzystania mapy ruchu dla segmentacji obrazu na ruchome obiekty i nieruchome podłoże zaproponowano dwie metody korekcji geometrii obrazów. W drugiej części pracy, obejmującej rozdziały 6. -9., skoncentrowano się na analizie sekwencji obrazów o nieskończonej długości. Odzwierciedla ona dorobek autora w zakresie modelowania analizy sekwencji obrazów - sposoby reprezentacji wiedzy i strategie sterowania analizą oraz zagadnienie śledzenia i estymacji stanu systemów dynamicznych - a także doświadczenie w tworzeniu konkretnego systemu przeznaczonego do dynamicznej analizy obrazów ruchu drogowego. W rozdziale 6. zdefiniowano schemat rekursywnego rozpoznawania obiektów dla analizy w trybie rekursywnym sekwencji obrazów o nieskończonej długości. Jest to najbardziej dojrzała wersja schematu, rozwijanego przez autora podczas swoich prac nad rozpoznawaniem sekwencji obrazów. Jedynie elementy tego schematu publikowane już były w pracach autora. Wyróżniono dwa stopnie złożoności modelu rozpoznawania obiektów: (1) śledzenie pojedynczego dynamicznego obiektu i (2) poszukiwanie zgodnego opisu obrazu przy jednoczesnym występowaniu wielu obiektów dynamicznych. Zagadnienie śledzenia pojedynczego obiektu sprowadza się do dokonania właściwego pomiaru występowania obiektu w pojedynczym obrazie i do odświeżenia estymowanego wektora stanu obiektu. Pokazano, że może tu znaleźć zastosowanie jeden z dwóch rekursywnych estymatorów, (a) zgodny z rozszerzonym filtrem Kalmana dla nieliniowych systemów, gdy można jednoznacznie określić wiarygodność każdego pomiaru, lub (w przeciwnym razie) (b) filtr minimalizujący różnicę (błąd) między pomiarem a estymacją stanu zgodnie z zasadą minimalizacji błędu kwadratowego RLS. Z uwagi na nieuchronną niedokładność przypisania pomiaru w obrazie do modelu obiektu konieczne jest tworzenie wielu hipotez danego obiektu. W sytuacji, gdy z założenia w obrazie może wystąpić tylko pojedynczy obiekt, wybór najlepszej hipotezy nie nastręcza trudności. Sytuacja zmienia się, gdy w obrazie może pojawić się z góry nieznana liczba obiektów. Potrzebny jest dodatkowy krok analizy - poszukiwanie największego zgodnego podzbioru hipotez obiektów. Sytuację dodatkowo może skomplikować fakt istnienia modeli obiektów o złożonej strukturze, tzn. obiektów dla których wyróżniono pod-obiekty (np. obiekt "koło" jest pod-obiektem "pojazdu kołowego") lub obiekty bardziej specjalizowane; np. "samochód osobowy" jest wersją specjalizacją obiektu "samochód"). Dlatego też podano w pracy ogólne rozwiązanie wspomnianego kroku analizy w postaci algorytmu optymalnego przeszukiwania przestrzeni (grafu) możliwych rozwiązań częściowych, reprezentujących możliwe dopasowania segmentów obrazu do obiektów zawartych w bazie modeli systemu. W pracy zaproponowano i opisano kilka algorytmów optymalnego przeszukiwania grafów, zwanych A, B, C, D. W końcowej części pracy, w rozdziałach 7. - 9., opisane są projekty trzech zrealizowanych implementacji powyższego schematu rozpoznawania obiektów w ramach systemu analizy obrazów ruchu drogowego w warunkach ruchu własnego. Omówiono w pracy metody zrealizowane przez autora, zwracając szczególną uwagę na ich implementacje ogólnego schematu rozpoznawania obiektów. Te trzy aplikacje dotyczą trzech wyższych poziomów abstrakcji danych systemu analizy (segmentacja, rozpoznawanie obiektu i opis sceny). W rozdziale 7. zaimplementowano generalny schemat rozpoznawania, dla śledzenia 2-wymiarowych segmentów w obrazie i rozpoznawania punktu zbieżności drogi w płaszczyźnie obrazu (poziom scgmentacji obrazu), W rozdziale 8. zaimplemontowano schemat rozpoznawania w dwóch rozwiązaniach opartych na modelach rozpoznawanego zakresu świata - rozpoznawanie drogi i ruchomych 3-wymiarowych obiektów (poziom rozpoznawania obiektów) Trzecia implementacja schematu rozpoznawania obiektów ma miejsce na poziomie interpretacji scen {rozdział 9). Dla generacji opisów scen ruchu drogowego zaproponowano aplikacyjny system z bazą wiedzy oparty o reprezentacje proceduralnych sieci semantycznych. Zdefiniowano system użytkowy w specyficznym systemie-matce ERNEST, po uzupełnieniu go o nadążny algorytm sterowania analizą sekwencji obrazów. W tym celu bazowy algorytm sterowania rozszerzono o mechanizm przenoszenia wyników analizy i uwzględniono nową regułę inferencji zwaną odświeżaniem, realizującą modyfikację i predykcję śledzonych obiektów. Następnie zaproponowano sieć semantyczną reprezentującą model opisywanego świata. Pojęcie obiektu w takim systemie w sposób naturalny odnosi się do egzemplarzy jednostek opisu, generowanych podczas analizy.

5

Zastosowanie programu SilverFast do obróbki zdjęć cyfrowych uzyskanych z różnych nośników obrazu

70%

Czajkowski A. A. , Nowakowski M.

|

tom Nr 19

167-184

EN

The article presents selected problems of digital photographs processing process in SilverFast program. It is characterized SilverFast program and its wide opportunity in scanning and digital photographs processing process. It is taken note of correct cooperation SilverFast program with professional film scanners of batch Nikon Coolscan. Besides it is specified the opportunity of traditional images transformation to form, which is possible to process with a computer. It is in detail taken note of such topics like changing brightness, tonalness or contrast and such methods like cropping, sharpening or cleaning photos from damages or filth using SilverFast Ai and SilverFast HDR programs.

6

Uogólniona lokalna metoda poprawy kontrastu obrazów cyfrowych

70%

Bal A.

|

2008

|

tom z. 150

121-127

PL

Praca dotyczy zagadnienia poprawy kontrastu achromatycznych obrazów cyfrowych. Na tle prezentowanych w literaturze metod poprawy kontrastu obrazów przedstawiono ważoną lokalną metodę poprawy kontrastu będącą uogólnieniem pewnej klasy znanych lokalnych metod poprawy kontrastu.

EN

In this paper the problem of contrast enhancement of gray-level images is analyzed. On the background of the methods described in literature novel weighted local contrast enhancement method, which is a generalization of a certain class of local contrast enhancement method, is presented.

7

Metodyka pomiarów i oprogramowanie do analiz obrazów termograficznych i cyfrowych

60%

Balzam E. , Hahn A. , Sokołowski A.

|

2007

|

tom nr 1

97-108

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań w ramach, których zweryfikowano możliwość zastosowania technik przetwarzania obrazów cyfrowych, a zwłaszcza metod detekcji krawędzi w diagnostyce obrabiarek. Nadrzędnym celem było zaproponowanie koncepcji metodyki badań pola temperatur obrabiarek z zastosowaniem skanera termograficznego oraz wykonanie oprogramowania komputerowego wspomagającego analizę obrazu termograficznego ze szczególnym zwróceniem uwagi na problem emisyjności powierzchni oraz sposobami jej korekcji.

EN

The general goal of the presented research is to develop methodology for machine tool temperature field measurement and analysis. For digital and thermograph images processing, new software has been elaborated. In the paper, a problem of temperature determination based on thermographs recorded with thermo-scanner is analysed, mainly. Such determination requires identifying emissivity factors of considered surfaces, first of all. In order to perform such operation, the surfaces (or elements) should be marked on the thermographs. It is proposed to apply image-processing techniques for detecting the edges of surfaces that can differ in terms of emissivity factors. The tests of selected image processing methods were worked out with Matlab "Image Processing" toolbox and LabView "Vision" toolbox. The conducted research pointed at necessity of proper fixing of markers on tested object. In higher temperature, markers can easy move on vertical and sloped surfaces. Selected solutions and discussion of the obtained results are shown in the paper, as well.

8

Opracowanie rozproszonego klucza steganograficznego

60%

Korostil J. , Nozdrzykowski Ł.

|

2008

|

tom nr 1 (Tom 13)

75-82

PL

W artykule przedstawiono metodę wykorzystującą 3 klucze i rozpraszanie widma do ukrywania wiadomości. Pierwszy klucz służy do opcjonalnego szyfrowania wiadomości przed jej ukryciem. Drugi klucz wykorzystywany jest do generowania pseudolosowego szumu. Wiadomość ukrywana łączona jest z szumem dając wiadomość tajną. Następnie wykonywane jest właściwe ukrycie wiadomości z wykorzystaniem klucza trzeciego.

EN

This paper presents a review of a stego key based algorithm used for hiding information into a digital image. We also present a scheme of a stego key used to threshold clasification of image blocks and selection of coeffiients of DCT transform within which information is hidden.

9

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

60%

Peksiński J. , Mikołajczak G.

|

2009

|

tom Vol. 50, nr 11

25-27

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.

10

Zastosowanie analizy wieloskalowej do detekcji ludzkiej skóry w obrazach cyfrowych

60%

Jarosiński Ł. , Kawulok M.

|

2011

|

tom Vol. 32, nr 2A

565-577

PL

Celem prac przedstawionych w niniejszym artykule była poprawa precyzji detekcji ludzkiej skóry w obrazach cyfrowych na podstawie barwy. Wcześniejsze badania autorów wskazywały na możliwość znacznej redukcji błędów segmentacji poprzez zastosowanie analizy obszarów spójnych. W ramach prezentowanych prac zastosowany został mechanizm wieloskalowej analizy ekstremów lokalnych w obrazie transformacji falkowej, pozwalający na wybranie tych obszarów spójnych, które istotnie przedstawiają ludzką skórę. Przedstawione wyniki badań eksperymentalnych potwierdziły skuteczność proponowanych rozwiązań.

EN

This paper is focused on improving color-based human skin detection in digital images. Our earlier works indicated that the segmentation errors can be significantly reduced using blob detection. The main contribution of this work is the multiscale analysis of local extrema in the wavelet domain, which allows selecting the blobs that indeed represent the human skin. The experimental results have confirmed that the proposed method is effective and reduces the segmentation error.

11

Wpływ dopasowania danych wejściowych na proces uczenia sieci neuronowej

60%

Pęksiński J. , Mikołajczyk G.

|

2011

|

tom nr 6

PL

W artykule autor przedstawił problem wynikający z niedokładnego dopasowania danych wejściowych w procesach uczenia sieci neuronowej pracującej w trybie z nauczycielem. Sieć neuronowa ma za zadanie wygenerować filtr o skończonej odpowiedzi impulsowej mający za zadanie poprawiać jakość obrazów cyfrowych pozyskanych z urządzeń akwizycji obrazu, których budowa oparta jest na matrycy CCD. W celu rozwiązania problemu autor przedstawił metodę polegającą na znajdywaniu osi i kąta opartą na wyznaczaniu współczynnika korelacji.

EN

In this paper the author presented a problem due to inaccurate input data matching in learning of neural network operating in the mode with the teacher. The neural network is designed to generate a filter with finite impulse response which is charged with improving the quality of digital images acquired from image acquisition devices, whose construction is based on the CCD. In order to solve the problem the author presented a method consisting in finding the axis and angle is based on determining the correlation coefficient.

12

Tool wear estimation based on wavelet analysis of a machined surface image.

51%

Zawada-Tomkiewicz A. , Storch B.

|

2006

|

tom Vol. 30, nr 1

119-130

EN

Tool wear estimation during cutting is the main need in automatic manufacturing systems. In the paper there has been presented tool wear estimation method based on a digital image of a machined surface. Digital image of a machined surface was analysed with the use of Digital Wavelet Transform. There has been performed decomposition of the image and mathematical indexes of chosen wavelet decomposition levels were used as input parameters for neural classifier of tool wear. The results indicate the usability of presented method in tool wear estimation.

PL

Monitorowanie stanu ostrza skrawającego jest podstawowym wymogiem w zautomatyzowanym systemie wytwórczym. W pracy przedstawiono metodę oceny zużycia narzędzia z zastosowaniem obrazu cyfrowego powierzchni obrobionej. Cyfrowy obraz powierzchni obrobionej poddany został analizie z użyciem transformaty falkowej. Umożliwiło to dekompozycję obrazu i zastosowanie wskaźników statystycznych dla poszczególnych poziomów dekompozycji jako wejść dla klasyfikatora neuronowego estymującego wartość zużycia naroża ostrza skrawającego. Wyniki wskazują na przydatność zaproponowanej metody do oceny stanu ostrza noża tokarskiego.

13

Modified biased anisotropic diffusion for color image processing

51%

Smołka B.

|

2008

|

tom z. 150

197-206

EN

In this paper a new approach to the problem of noise reduction in color images is presented. The new technique is based on a modification of the biased anisotropic diffusion. In the modified iterative scheme, the input noisy signal is replaced by an image processed by a nonlinear multichannel filter. The experiments revealed, that the proposed solution significantly excels over the standard anisotropic diffusion methods in case of the mixed Gaussian and impulse noise contaminating the color image. The main benefits of the proposed approach are its rapid convergence to the final stable state, low computational complexity and good performance in complex noise scenarios.

PL

W artykule przedstawiono nowe podejście do problemu redukcji szumów w barwnych obrazach cyfrowych. Nowa metoda filtracji oparta jest na modyfikacji obciążonej dyfuzji anizotropowej. W zmodyfikowanym algorytmie iteracyjnym wejściowy obraz zakłócony zastępowany jest przez wyjście wielokanałowego filtru nieliniowego. Przeprowadzone eksperymenty wykazały, że zaproponowana technika znacząco przewyższa standardową metodę dyfuzji anizotropowej w przypadku obrazów zakłóconych przez mieszany szum gaussowski i impulsowy. Główną zaletą zaproponowanej metody jest jej szybka zbieżność do stabilnego stanu końcowego, niska złożoność obliczeniowa i duża efektywność w przypadku szumów o skomplikowanej strukturze.

14

Elementy przekształceń obrazów cyfrowych w bazach danych systemów zarządzania nawierzchniami bitumicznymi

41%

Pożarycki A. , Rydzewski P.

|

2012

|

tom z. 59, nr 3/IV

297-304

PL

Praca obejmuje podstawowe zagadnienia związane z przekształceniami obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni drogowych dla potrzeb identyfikacji i numerycznego modelowania uszkodzeń nawierzchni bitumicznych jezdni dróg. Przedstawiono charakterystykę parametru „stan powierzchni” oraz zarys metod rejestracji i przetwarzania danych w procesie oceny stanu technicznego nawierzchni w ramach systemów zarządzania nawierzchniami drogowymi.

EN

The paper refers to basic transformations problems of pavement roadway digital images that are used for identification and numerical modelling of bituminous pavement roadways distresses. The description of “surface state” parameter has been introduced. The paper provides a framework for storing methods and transformations of data in the process of assessment of pavement technical state in pavement management systems.

15

Badanie wpływu liczby poziomów jasności obrazu na zdolność dyskryminacji tekstur przy użyciu macierzy zdarzeń

41%

Kociołek M. , Materka A. , Strzelecki M. , Szczypiński P.

|

2000

|

tom nr 5

21-32

PL

Artykuł ten porusza problem wyboru cech (parametrów) do klasyfikacji tekstur w obraziach cyfrowych. Klasyczne, opisane przez Haralicka, cechy obliczane na podstawie macierzy zdarzeń (MZ) zostały użyte do klasyfikacji przykładowych par tekstur pochodzących z katalogu Brodatz 'a. W artykule przedstawiono wyniki badań wpływu zmniejszenia liczby poziomów jasności obrazu na zdolność cech do dyskryminacji analizowanych tekstur. Odkryto, że niektóre klasyczne cechy są nieprzydatne do klasyfikacji tekstur, oraz że występuje pewien zbiór cech MZ, dla którego zmiana liczby bitów opisujących piksel obrazu nie wpływa na zdolność dyskryminacji tekstur. Omówione badania wykonano w ramach projektu Europejskiego COST Bil zmierzającego do opracowania efektywnych technik analizy obrazów tomograficznych rezonansu magnetycznego.

EN

This paper deals with the problem of feature (parameter) selection for digital image texture classification. Haralick's classical cooccurrence matrix derived (CO) features are used to classify pairs of sample textures from the standard Brodzatz database. The effect of reduced number of greyscale levels on feature ability to discriminate textures is investigated. It was found that some of the classical features are useless for texture classification, and there is a set of CO features whose discriminative power is not affected by the reduced number of bits per pixel. The results obtained contribute to European COST project aimed at development of efficient techniques of magnetic resonance image analysis.

16

Badania wpływu ilości cieczy chłodząco-smarującej na trwałość wierteł podczas wiercenia z minimalnym smarowaniem

41%

Szarzec P. , Dyrbuś G. , Sokołowski A.

|

2006

|

tom nr 2

239-248

PL

Artykuł przedstawia wyniki badań, których celem było określenie wpływu wydajności cieczy chłodząco-smarującej podawanej do strefy skrawania przy pomocy urządzenia Pulsomat P25. Próby przeprowadzono dla stali konstrukcyjnej St3S z wykorzystaniem handlowych wierteł typu N wykonanych ze stali szybkotnącej kobaltowej. W efekcie badań wyznaczono zależność opisującą szacunkową zmianę trwałości wierteł w wyniku zmiany wydajności cieczy podawanej w sposób zminimalizowany oraz określono zależność chropowatości otworów od wydajności cieczy.

EN

The main goal of presented investigations was to determine of influence of cutting fluid efficiency for tool life. The article contains results of investigations for drilling with minimal lubrication. For cutting liquid supplying the Pulsomat P25 were used. The researches on St3S steel with standard drills type N-HSCO were made. As a result of investigations is formula which describing an estimated changes of tool life as a result of lubricant efficiency changes in tested range. Dependence of surface roughness from lubricant efficiency was defined too.

17

Sprzętowa implementacja algorytmu maskowania zakłóceń transmisji cyfrowych danych wizyjnych

41%

Zając W. , Andrzejewski G.

|

2011

|

tom R. 87, nr 11

186-190

PL

W artykule przedstawiono wyniki prac nad sprzętową implementacją algorytmu maskowania zakłóceń transmisji cyfrowych danych wizyjnych. Przedstawiono założenia algorytmu, opisano mechanizmy maskowania zakłóceń, zaproponowano strategię implementacji oraz przedyskutowano wyniki.

EN

In the paper there are presented results of work on hardware implementation of digital image data transmission error concealment algorithm. The idea of transmission error concealment of visual data is presented and discussed, Hybrid Error Concealment Algorithm (HECA) operation and structure is described. Considered elements (operational stages) of the HECA algorithm are described in detail. Implementation strategy and results are presented and a conclusion is drawn.

18

Pomiary średnicy modelu koła zestawu kolejowego bazujące na zdjęciach cyfrowych

41%

Balzam E. , Pisarek R. , Sokołowski A.

|

2006

|

tom nr 2

225-238

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań, których bezpośrednim celem było zaproponowanie koncepcji realizacji bezstykowych pomiarów średnicy kół zestawu wagonowego. Badania skoncentrowano na analizie wybranych zagadnień związanych z przetwarzaniem obrazów modeli koła z zastosowaniem metod krawędziowania. W efekcie przeprowadzonych badań potwierdzono możliwość realizacji pomiarów średnicy modelu kół zestawu wagonowego z zastosowaniem systemów wizyjnych.

EN

The paper presents a certain approach to diameter measurements of railway axle set wheel. The main goal of the presented research was to verify possibility of applying vision system for such measurements. The tests have been conducted with a model of axle set wheel. Several problems related to vision system application have been discussed. Among others, different image calibration techniques were analysed. Also, a possibility of single image calibration for measurements of wheels with different diameter was considered. It has been revealed that the wheels can be measured with satisfying accuracy based on few images of a wheel rotating in front of the camera. However, distinct problems have been pointed at while analysing practical implementation of the proposed approach in the industrial conditions. These problems reflect our future work.