Книга: ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

В учебном пособии, подготовленном на кафедре математического и прикладного анализа факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета, излагаются основные понятия цифровой обработки изображений, охарактеризованы операции над изображениями, описаны алгоритмы сжатия изображений, форматы хранения растровых изображений, рассказывается об улучшении качества изображения. Рассматриваются методы кластеризации, сегментации, поиска объектов на изображении, детектирования прямых линий и сетчатых структур на изображении с помощью преобразования Радона.
Для студентов, изучающих компьютерную графику, цифровую обработку изображений, анализ медицинских изображений.

Информация о документе

Формат документа
PDF
Кол-во страниц
161 страница
Лицензия
Доступ
Всем

Информация о книге

ISBN
9785927336364
Издательство
Оформление. Издательский дом ВГУ, Воронежский государственный университет
Год публикации
2023
Автор(ы)
А. В. Кузнецов, Э. Л. Шишкина
Библиографическая запись

Кузнецов А. В.
Цифровая обработка изображений : учебное пособие /
А. В. Кузнецов, Э. Л. Шишкина ; Воронежский государственный университет. – Воронеж : Издательский дом ВГУ, 2023. –160 с.

Список литературы
  1. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение / Под ред. А. Л. Бызова. - М.: Мир, 1990. - 172 с.

  2. Alpha blending. - Access mode: https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/alpha-blending.

  3. Porter Thomas, Duff Tom. Compositing Digital Images //Proceedings of the 11th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. - SIGGRAPH ’84. - New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 1984. - P. 253-259. - Access mode:. DOI: 10.1145/800031.808606

  4. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. С. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 384 с. - Режим доступа: http://www.compression.ru/book/part2/index.htm.

  5. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. - Москва: Техносфера, 2006. - 616 с. EDN: QMQEFV

  6. Орлов Михаил. Кластерный анализ и дилемма биологического пользователя // Биомолекула. - 2021. - Режим доступа: https://biomolecula.ru/articles/klasternyi-analiz-i-dilemma-biologicheskogo-polzovatelia.

  7. Respiratory and Olfactory Turbinals in Feliform and Caniform Carnivorans: The Influence of Snout Length /Blaire van Valkenburgh, Benison Pang, Deborah Bird et al. // The Anatomical Record. - 2014. - Vol. 297, no. 11. - P. 2065-2079. - Access mode: https://anatomypubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/ar.23026.

  8. Otsu Nobuyuki. A Threshold Selection Method from GrayLevel Histograms // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. - 1979. - Vol. 9, no. 1. - P. 62-66.

  9. Преобразование Радона на плоскости: учебно-методическое пособие для вузов: [для студ. 4 к. очной формы обучения направления 010400.62 - Приклад. математика и информатика] / Воронеж. гос. ун-т; [сост.: Л.Н. Ляхов и др.]. - Воронеж: ИПЦ ВГУ, 2011. - 82 с.

  10. Kak Avinash C., Slaney Malcolm. Principles of computerized tomographic imaging.- Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001. -ISBN: 089871494X 9780898714944. - Access mode: http: //www.amazon.com/Principles-Computerized-Tomographic-Classics-Mathematics/dp/089871494X.	 
    
  11. Баранов В.Г., Храмов А.Г. Дискретное веерное преобразование Радона в задаче выделения центров ветвей сетчатых структур // Компьютерная оптика. - 2002. - № 23. - С. 44-47.  EDN: HYPSKZ	
    
  12. Насонова А. А., Крылов А. С. Выделение сосудов на изображениях глазного дна и его оценка качества // Биотехносфера, Издательство «Политехника». - 2014. - № 3. - С. 24-25.  EDN: SKOFXJ	
    
  13. Salem Nancy M., Salem Sameh A., Nandi Asoke K. Segmentation of retinal blood vessels based on analysis of the hessian matrix and Clustering Algorithm // 15th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2007), Poznan, Poland, September 2007. - 2007. - P. 428-432.	 
    
  14. Multiscale vessel enhancement filtering / Alejandro F. Frangi, Wiro J. Niessen, Koen L. Vincken, Max A. Viergever // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI'98 / Ed. by William M. Wells, Alan Colchester, Scott Delp. - Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1998. - P. 130-137.	 
    
  15. Blood vessel detection from Retinal fundas images using GIFKCN classifier / Sambit S. Mondal, Nirupma Mandal, Akansha Singh, Krishna Kant Singh // Procedia Computer Science. - 2020. - Vol. 167. - P. 2060-2069. - International Conference on Computational Intelligence and Data Science. Access mode: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920307122.	 
    
  16. Unsupervised automated retinal vessel segmentation based on Radon line detector and morphological reconstruction / Meysam Tavakoli, Alireza Mehdizadeh, Reza Pourreza Shahri, Jamshid Dehmeshki // IET Image Processing. - 2021. -Vol. 15, no. 7. - P. 1484-1498. - Access mode: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/.  DOI: 10.1049/ipr2.12119  EDN: JGNOCA
    
Каталог SCI
Нанотехнология