статья  Методы комплексирования изображений многоспектральных оптико-электронных систем

Характеристика основных компонентов структурной схемы многоспектральной оптико-электронной системы на основе комплексирования изображений. Методика оценки качества результирующего изображения при помощи расчета значения энтропии и дисперсии яркости.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

 ######    ####     ####      ##     #####   
 ######   ##       ##  ##    ###     ######  
     ##   ##       ##  ##     ##         ##  
    ##    #####     #####     ##       ###   
   ##     ##  ##       ##     ##         ##  
   ##     ##  ##   ##  ##   ######   ######  
   ##      ####     ####    ######   #####   
                                             

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 07.12.2018
Размер файла 64,6 K

Подобные документы

  • Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.

    курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013

  • 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

  • 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

  • Исследование вертикальных проекций яркости и размаха яркости. Программная реализация алгоритма автоматического анализа цифровых изображений номерных знаков с целью сегментации цифробуквенных символов. Разработка графического пользовательского интерфейса.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 12.04.2013

  • Анализ существующих методов масштабирования изображений. Повышение скорости обработки и изменения картинок. Алгоритм масштабирования с использованием параллелизма. Отбор пикселей для правильного расчета градиента. Выбор метода интерполяции изображения.

    курсовая работа [5,8 M], добавлен 17.06.2017

  • Современные системы текстурного анализа изображений. Примеры текстурной сегментации одноканальных изображений. Использование признаков, полученных на основе гистограммы яркостей второго порядка, для классификации спектрозональных аэрофотоснимков.

    реферат [573,5 K], добавлен 15.01.2017

  • Получение изображения объекта с помощью оптико-электронных систем, построенных на основе ПЗС-приемника. Методы обработки первичной измерительной информации. Реализация алгоритма обработки графической информации с помощью языка программирования Python.

    лабораторная работа [1,1 M], добавлен 30.05.2023

  • Выбор методов обработки и сегментации изображений. Математические основы примененных фильтров. Гистограмма яркости изображения. Программная реализация комплексного метода обработки изображений. Тестирование разработанного программного обеспечения.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.01.2017

  • 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

  • Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019

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.