Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Wybrane cyfrowe filtry liniowe w zastosowaniu do poprawy jakości obrazów

100%

Suchomski P.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

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

Aplikacja demonstrująca identyfikację zagrożeń na obiekcie

80%

Gozdur K.

Spektrum

|

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.

3

Transformata Hartleya w filtracji obrazów cyfrowych

80%

Dulęba I.

Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

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.

4

JPEG : standard kompresji obrazów cyfrowych

80%

Orżanowski T.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

|

1998

|

tom Vol. 47, nr 4

91-107

PL

W artykule przedstawiony został standard kompresji cyfrowych obrazów statycznych, nazywany w skrócie JPEG. Omówione zostały wszystkie tryby kompresji przewidziane normą ze szczególnym uwzględnieniem trybu sekwencyjnego, który jest najczęściej wykorzystywany. Na przykładzie obrazu czarno-białego z poziomami szarości skompresowanego w trybie sekwencyjnym JPEG zaprezentowano właściwości dwuwymiarowej transformaty DCT oraz omówiono i zobrazowano procesy kwantyzacji i kodowania. Przedstawionoe zostały również wskaźniki miar stosowanych do porównania własności różnych algorytmów kompresji obrazów.

EN

This paper presents a comprehensive description of JPEG standard targeted for compression of digital still images. It describes all compression modes included in JPEG standard. The detailed description of sequential mode is given. The details of the algorithm are illustrated by an example of grayscale image compression. For example of a grayscale image compressed in sequential JPEG is provided the performance of two-dimensional DCT and the described and illustrated quantization and encoding processes. The paper presents the basic compression measures used for comparing different compression algorithms.

5

Zastosowanie cech obliczalnych za pomocą zmodyfikowanego dwuwymiarowego przekształcenia falkowego do klasyfikacji tekstury obrazów cyfrowych

80%

Kociołek M.

Elektronika : prace naukowe

|

2005

|

tom nr 10

149-164

PL

W niniejszej pracy opisano zastosowanie cech tekstury wyznaczanych na podstawie współczynników zmodyfikowanego dwuwymiarowego dyskretnego przekształcenia falkowego do klasyfikacji tekstury obrazów. W ramach prowadzonych badań opracowano moduł programu MaZda pozwalający na wyznaczanie zaproponowanego zestawu cech oraz zbadano skuteczność zaproponowanej metody klasyfikacji tekstur w odniesieniu do powszechnie uznanego zbioru tekstur testowych. W pracy wykazano dużą skuteczność zaproponowanej metody. Artykuł stanowi podsumowanie badań własnych prowadzonych w 2004 r.

EN

This paper presents application of modified 2D discrete wavelet transform derived features for digital image texture classification. During the described research, software for computation of proposed features has been developed. Described texture classification method was tested on Brodatz texture sets. The robustness of the proposed method of texture classification was demonstrated. This work summarizes Author's self researches, leaded in 2004 in the Institute of Electronics, Technical University of Lodz.

6

Ograniczenia w pomiarach biometrycznych

80%

Gołembiewski J.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2007

|

tom R. 53, nr 9 bis

384--385

PL

Pomiary biometryczne mogą służyć do identyfikacji lub weryfikacji osób. W artykule, na przykładzie systemu biometrycznego rozpoznawania twarzy i rozpoznawania dłoni, przedstawiono ograniczenia występujące w pomiarach biometrycznych. W trybie identyfikacji wyznaczany jest wzorzec biometryczny, który jest następnie porównywany ze zbiorem wszystkich disteobtcg wzorców. W trybie weryfikacji, sprawdzany jest wzorzec przypisany wcześniej kontrolowanej osobie, z uzyskanym w trakcie pomiarów biometrycznych. Błąd fałszywej akcetacji dla identyfikacji powinien być mniejszy od setnych części procenta. Dla weryfikacji wskaźnik ten może osiągać wartość kilku procent.

EN

Biometrics measurements can be applied to person`s identyfication or verification. In paper, using as example the biometric system recognising face and palm, some limitations existing in biometric measurements are discussed. In the identification case the system is trained with patterns of severan persons, a biometric template is calculated, and then is matched against every known template. In the verification mode a person`s identity is claimed a priori and is compared with the person`s individual template. False acceptance rate for identificatio should be less than 0.01% and several percentage for verification, respectively.

7

Adaptive computation methods in digital image sequence analysis

80%

Kasprzak W.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

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.

8

The application of the digital camera for recording of transient processes and their thermodynamic phenomena

80%

Gawor M.

Turbulence : international journal

|

2005

|

tom Vol. 11

117-124

EN

In the paper the author has presented the successful application of co-operation of the fast digital camera and analog-digital converters for the investigation of transient processes. The synchronization of operations of the camera and analog-digital converters enabled the author to obtain the co-relation between recorded images and variability of thermodynamic parameters (temperature, pressure, deformation). The application of the camera for tracing of trajectories of moving small particles has been presented. The charge coupled device camera (CCD camera) may also be applied to investigate pseudoperiodical phenomena for which the synchronization of the phenomenon and camera operations is not mandatory (e.g. falling drops, the splash of the liquid drop).

9

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

70%

Czajkowski A. A. , Nowakowski M.

Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński

|

2006

|

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.

10

Zastosowanie sieci neuronowej jednowarstwowej typu Instar w cyfrowym przetwarzaniu obrazów

70%

Pęksiński J. , Mikołajczak G.

Logistyka

|

2010

|

tom nr 6

PL

W artykule autorzy przedstawili możliwość wykorzystania sieci neuronowej jednowarstwowej typu INSTAR do poprawy jakości obrazów cyfrowych uzyskanych z różnych urządzeń, których budowa oparta jest na matrycy CCD. Jako kryterium porównawcze została zastosowana miara jakości MSE.

EN

The authors put forward the possibility of using a single-layer neural network to improve the quality instar digital images obtained from various devices whose construction is based on the CCD. As a comparator was used measure of the quality of the MSE.

11

Uogólniona lokalna metoda poprawy kontrastu obrazów cyfrowych

70%

Bal A.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

|

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.

12

Korekcja obrazów cyfrowych dla optymalizacji ich automatycznego pomiaru

60%

Ciach-Żelazko A. , Tokarczyk R.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2004

|

tom Vol. 14

1--13

PL

Celem badań opisanych w artykule było przetestowanie wybranych metod korekcji obrazów cyfrowych pod kątem optymalizacji ich automatycznego pomiaru. Główny nacisk został położony na zbadanie przekształceń punktowych (wyrównanie kontrastu i histogramu) i kontekstowych (filtracja liniowa i nieliniowa). Ze względu na dostępne narzędzia programowe badano użycie filtracji dla celów optymalizacji automatycznego pomiaru w dwu najpopularniejszych zastosowaniach: detekcja i pomiar tych samych obiektów na dwu lub więcej obrazach z zastosowaniem autokorelacji oraz pomiar elementów liniowych. Pierwsza część doświadczeń dotyczyła zmian, jakie zachodzą w wartości współczynnika korelacji między dwoma przekształcanymi obrazami cyfrowymi oraz rozbieżności między położeniem punktu obrazu znajdowanego przez obserwatora a obrazem znajdowanym przez autokorelację na przefiltrowanych obrazach. W wyniku badań stwierdzono, że użycie filtrów : uśredniającego i medianowego wpływa znacznie na zwiększenie korelacji między badanymi miejscami, natomiast filtr dolnoprzepustowy LP1 daje najbliższe manualnemu wyniki pomiaru. W drugiej części badań dotyczących wpływu filtracji na detekcję elementów liniowych wykorzystano filtry górnoprzepustowe i krawędziujące. Jako miarę jakości filtracji przyjęto dwa parametry: korelacyjny współczynnik wyznaczenia prostej, który porównuje szacunkowe i rzeczywiste wartości współrzędnych oraz odchylenie standardowe punktów od estymowanej prostej. Wyniki obliczeń wykazały, że optymalnym z badanych filtrów okazał się filtr Laplace’a.

13

Aerotriangulacja cyfrowa

60%

Kaczyński R. , Ziobro J.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

1998

|

tom Vol. 8

8-1--8-9

14

Klasyfikacja rodzajowa pojazdów na podstawie danych obrazowych

60%

Czapla Z.

Logistyka

|

2014

|

tom nr 6

2851--2861

PL

Opracowanie prezentuje metodę klasyfikacji rodzajowej pojazdów na podstawie wejściowej sekwencji obrazów cyfrowych Każdy z obrazów sekwencji jest konwertowany do binarnej postaci dwuwarstwowego modelu obrazu cyfrowego. Dwuwarstwowy model obrazu cyfrowego składa się z dwóch warstw wartości pikseli: warstwy wartości bazowych oraz warstwy wartości różnicowych. Podział na warstwy przeprowadzany jest predykcyjnie, przy użyciu zmodyfikowanego kodowania delta. Rozkład punktów bazowych w dwuwarstwowym modelu obrazu odpowiada zawartości obrazu. Postać binarna dwuwarstwowego modelu obrazu tworzona jest na podstawie warstwy wartości różnicowych zwierającej znaczniki wartości bazowych. Klasyfikacja rodzajowa pojazdów jest przeprowadzana na podstawie analizy zmian stanu pól detekcji. Do klasyfikacji pojazdów wykorzystywany jest wskaźnik kształtu pojazdów. Przedstawiona metoda klasyfikacji pojazdów jest nieskomplikowana obliczeniowo i może mieć zastosowanie w systemach czasu rzeczywistego, a także w implementacjach sprzętowych. Opracowanie zawiera prezentację wyników rodzajowej klasyfikacji pojazdów.

EN

The paper presents a method of generic vehicle classification with the use of an input sequence of digital images. Each image of the sequence is converted into a binary form of the two-layer digital image model. The two-layer digital image model consists of two pixel value layers: the base values layer and the difference values layer. Splitting into the layers is carried out by predictive method with the use of a variant of delta encoding. Layout of base pixel values in the two-layer image model is in accordance with an image content. The binary form of the two-layer image model is created on the basis of the different values layer that contains base value markers. Vehicle classification is carried out on the basis of occupancy changes analysis of the detection field state. A vehicle shape pointer is used to classification of vehicles. The presented method of generic vehicle classification of is not complex computationally and can by applied to real time processing and also in hardware implementations. Experimental results of the presented method of generic vehicle classification are provided.

15

Identyfikacja użytkowników systemów bazodanowych na podstawie analizy biometrycznej odcisku palca z wykorzystaniem wskazania MSE

60%

Kowalski J. , Pęksiński J. , Mikołajczak G.

Logistyka

|

2015

|

tom nr 4

4230--4235, CD2

PL

W artykule autorzy przedstawili dwupoziomowy system zabezpieczenia dostępu do bazy danych. System opiera swoje działanie na analizie odcisku palca za pomocą popularnej miary służącej do porównania obrazów cyfrowych jaką jest MSE.

EN

In this paper the authors present a two-level security system to access the database. The system is based on an analysis of their effects fingerprint using a popular measure for comparing digital images which is the MSE.

16

Opracowanie rozproszonego klucza steganograficznego

60%

Korostil J. , Nozdrzykowski Ł.

Metody Informatyki Stosowanej

|

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.

17

Metodyka pomiarów i oprogramowanie do analiz obrazów termograficznych i cyfrowych

60%

Balzam E. , Hahn A. , Sokołowski A.

Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska

|

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.

18

Identyfikacja obrazu opłaty pocztowej z zastosowaniem dyskretnej transformaty Radona

60%

Miciak M. , Wiatr R. , Talaśka T. , Idźkowski M. , Rydlewski A.

Logistyka

|

2014

|

tom nr 6

7432--7441

PL

Ważnym problemem, którego rozwiązanie jest niezbędne w celu pełnej automatyzacji przepływu strumienia pocztowego jest weryfikacja opłaty pocztowej. Problem sprowadza się do identyfikacji i rozpoznawania odpowiednich obrazów związanych opłatą. Proces ten jest skomplikowany ze względu na liczne obiekty, które również występują na polu adresowym przesyłek. Stosowane obecnie metody opierają się na analizie odblasku farby fluorescencyjnej i perforacji znaczka naklejonego na liście mogą być zastąpione metodą identyfikacji, w której podstawowym kryterium porównawczym jest informacja o kolorze. W artykule przedstawiono metodę rozpoznawania i weryfikacji opłat pocztowych, w której zaproponowano wykorzystanie informacji o kolorze. Głównym celem artykułu jest zastosowanie dyskretnej transformaty Radona do uzyskania inwariantnych cech obrazu opłaty pocztowej. Ponadto wyszczególniono podstawowe elementy systemu oraz możliwość wykorzystania go do weryfikacji opłat pocztowych. Skupiono uwagę na zagadnieniach związanych z przetwarzaniem cyfrowych obrazów z wykorzystaniem dyskretnej transformaty Radona. Zaprezentowano również wyniki analizy proponowanego systemu pod kątem skuteczności jego działania w zakresie identyfikacji opłaty pocztowej.

EN

An important problem whose solution is necessary in order to fully automate the mail flow is verification of postal fee. The problem is focused in to the identification and recognition of appropriate images related with postal fee. This process is complicated because of the many objects that also occur in the address field of mail pieces. Currently used methods are based on the analysis of reflection fluorescent paint and perforation. Those methods may be replaced by the identification, in which the basic criterion is colour. The article presents a method of identifying and verifying the postal fee, which proposed the use of the colour information. The main objective of this paper is the use of the Radon transform to obtain invariant postal image features. In addition, we presented detailed the basic elements of the system and the ability to use it to verify the postage fee. We focused on issues related to the preliminary image processing. It also presents the results of the analysis of the proposed system in terms of the effectiveness of identification postal fee.

19

Wpływ dopasowania danych wejściowych na proces uczenia sieci neuronowej

60%

Pęksiński J. , Mikołajczyk G.

Logistyka

|

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.

20

Próba subpikselowej lokalizacji linii konturowych z wykorzystaniem drugiej pochodnej obrazu cyfrowego

60%

Jachimski J. , Mikrut S.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

1998

|

tom Vol. 8

25-1--25-8