Аналіз цифрових відеозображень з вимірювальною інформацією та виявлення об’єктів вимірювань

Юрій Олександрович Подчашинський, Ларина Олексіївна Чепюк, Тетяна Станіславівна Воронова, Катерина Володимирівна Бендюкевич, Дар’я Андріївна Заєць
{"title":"Аналіз цифрових відеозображень з вимірювальною інформацією та виявлення об’єктів вимірювань","authors":"Юрій Олександрович Подчашинський, Ларина Олексіївна Чепюк, Тетяна Станіславівна Воронова, Катерина Володимирівна Бендюкевич, Дар’я Андріївна Заєць","doi":"10.26642/ten-2022-1(89)-108-115","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У статті розглядаються варіанти вибору ознак і критеріїв розпізнавання образів для обробки та ідентифікації растрових графічних зображень, одержаних у результаті оцифрування відеозображень з вимірювальною інформацією. Визначено оптимальні варіанти вибору з точки зору мінімізації числа обчислювальних операцій. Також важливою задачею під час комп’ютерної обробки візуальної (нетекстової) інформації є розпізнавання, ідентифікація і класифікація відеозображень, що представлені в різних форматах, в тому числі і у вигляді растрових графічних зображень. Під час роботи з реальними відеозображеннями з вимірювальною інформацією, що отримані в результаті введення відеосигналу у комп’ютер від зовнішнього джерела, виникає ряд викривлень, які можуть суттєво вплинути на процес розпізнавання й ідентифікації цих зображень. Звідси виникає задача оцінки впливу цих викривлень на якість розпізнавання й ідентифікації зображень з вимірювальною інформацією. Якість розпізнавання та ідентифікації растрових графічних зображень залежить від величини викривлень у зображенні з вимірювальною інформацією, які виникають у процесі його оцифрування і введення в комп’ютер. У свою чергу величина викривлень залежить від апаратного забезпечення і програмних засобів, що використовуються для введення відеозображень з вимірювальною інформацією.","PeriodicalId":33761,"journal":{"name":"Tekhnichna inzheneriia","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tekhnichna inzheneriia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26642/ten-2022-1(89)-108-115","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

У статті розглядаються варіанти вибору ознак і критеріїв розпізнавання образів для обробки та ідентифікації растрових графічних зображень, одержаних у результаті оцифрування відеозображень з вимірювальною інформацією. Визначено оптимальні варіанти вибору з точки зору мінімізації числа обчислювальних операцій. Також важливою задачею під час комп’ютерної обробки візуальної (нетекстової) інформації є розпізнавання, ідентифікація і класифікація відеозображень, що представлені в різних форматах, в тому числі і у вигляді растрових графічних зображень. Під час роботи з реальними відеозображеннями з вимірювальною інформацією, що отримані в результаті введення відеосигналу у комп’ютер від зовнішнього джерела, виникає ряд викривлень, які можуть суттєво вплинути на процес розпізнавання й ідентифікації цих зображень. Звідси виникає задача оцінки впливу цих викривлень на якість розпізнавання й ідентифікації зображень з вимірювальною інформацією. Якість розпізнавання та ідентифікації растрових графічних зображень залежить від величини викривлень у зображенні з вимірювальною інформацією, які виникають у процесі його оцифрування і введення в комп’ютер. У свою чергу величина викривлень залежить від апаратного забезпечення і програмних засобів, що використовуються для введення відеозображень з вимірювальною інформацією.
具有测量信息的数字图像分析和测量对象的检测
本文研究了用于选择标记的选项和用于对角图像的处理和识别的图像识别标准,-通过用测量信息加密图像而获得。最优选项是从最小化的角度定义的,用于计算交易。识别、识别和分类以不同格式表示的图像也是视觉(非文本)信息的计算机处理中的一项重要任务,包括并以网格图形的形式显示。当你使用真实的视频图像,测量来自外部来源的视频信号的信息时,会出现一系列失真,这可能对检测和识别这些图像的过程产生重大影响。这就产生了评估这些偏差对检测和识别具有测量信息的图像的质量的影响的任务。检测和识别分散注意力的图形的质量取决于图像中失真的大小,以及在加密图像并将其输入计算机的过程中出现的测量信息。反过来,失真的大小取决于用于输入具有测量信息的视频的硬件和软件。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
21
审稿时长
5 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信