Применение фракталов в машинной графике

История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Компьютерная графика
Вид реферат
Язык русский
Прислал(а) incognito
Дата добавления 06.03.2019
Размер файла 416,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Понятие фрактала и фрактальной геометрии. Роль фракталов в машинной графике, самоподобие как основное свойство. Области применения фракталов. Учение о сложных нелинейных динамических системах (теория хаоса). Интеграция детерминированных фракталов и хаос.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 20.08.2009

  • Изучение основных алгоритмов генерации различных видов фракталов. Выбор языка и среды программирования. Характеристика структурных элементов растрового графического редактора фракталов. Описание интерфейса приложения, порядок редактирования изображений.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 04.04.2014

  • Определение и классификация фракталов. Геометрические, стохастические, алгебраические их виды. Множество Мандельброта, множество Жулиа. Другие способы получения алгебраических фракталов. Метод побитовых операций. Реализация алгебраических фракталов.

    лекция [1,2 M], добавлен 29.12.2011

  • Сущность, основные свойства и классификация фракталов. Построение триадной кривой Коха и "дракона" Хартера-Хейтуэя, треугольник Серпинского и множество Жюлиа. Сущность L-кодирования. Создание программы на языке BorlandPascal для построения фракталов.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 13.04.2015

  • Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.

    дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017

  • Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.

    дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022

  • Классификация основных фракталов: алгебраические, геометрические и стохастические. Рассмотрение нескольких распространённых видов фракталов: решетка и треугольник Серпинского, крива Коха, фрактал и множество Мандельброта, кривая Дракона и модель Джулии.

    курсовая работа [735,1 K], добавлен 11.02.2015

  • Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.

    презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013

  • Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.

    дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013

  • Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов.

    курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.08.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.