Разработка алгоритма автоматического выделения на изображении объектов, обладающих радиальной симметрией
Аннотация
Ключевые слова: распознавание объектов.
Актуальность темы исследования состоит в том, что системы распознавания образов востребованы практически во всех отраслях человеческой деятельности, так как помогают автоматизировать трудоемкие вычислительные процессы.
Анализ актуальности обусловил выбор темы исследования: «Разработка алгоритма автоматического выделения на изображении объектов, обладающих радиальной симметрией».
Целью исследования является разработка алгоритма автоматического выделения на изображении торцов бревен для последующего применения данного алгоритма в программах по подсчету кубатуры круглого леса.
Проведено исследование базы научных публикаций с целью выявления подходящего алгоритма для решения поставленной задачи. Основой для последующих разработок выбран алгоритм ELSD. Алгоритм модифицирован для адаптации метода к задаче распознавания торцов бревен. Разработана доработка алгоритма для непосредственного выделения круглых объектов. Создана программная реализация разработанного алгоритма для демонстрации результатов работы алгоритма. Проведено тестирование алгоритма и сделаны соответствующие выводы.
Объектом исследования является система подсчета кубатуры леса.
Предметом исследования является разработка алгоритма детектирования объектов округлой формы.
Первичной информацией для данного исследования послужили отечественные и зарубежные разработки на тему распознавания объектов круглой и эллиптической форм.
В ходе решения поставленных задач дипломной работы были использованы следующие методы исследования: теоретический анализ научной литературы, сравнительный анализ, тестирование, восхождение от абстрактного к конкретному.
Научная и практическая значимость выпускной квалификационной работы состоит в разработке алгоритма детектирования торцов бревен, который может быть использован программах по вычислению кубатуры леса на деревообрабатывающих предприятиях.
Актуальность темы исследования состоит в том, что системы распознавания образов востребованы практически во всех отраслях человеческой деятельности, так как помогают автоматизировать трудоемкие вычислительные процессы.
Анализ актуальности обусловил выбор темы исследования: «Разработка алгоритма автоматического выделения на изображении объектов, обладающих радиальной симметрией».
Целью исследования является разработка алгоритма автоматического выделения на изображении торцов бревен для последующего применения данного алгоритма в программах по подсчету кубатуры круглого леса.
Проведено исследование базы научных публикаций с целью выявления подходящего алгоритма для решения поставленной задачи. Основой для последующих разработок выбран алгоритм ELSD. Алгоритм модифицирован для адаптации метода к задаче распознавания торцов бревен. Разработана доработка алгоритма для непосредственного выделения круглых объектов. Создана программная реализация разработанного алгоритма для демонстрации результатов работы алгоритма. Проведено тестирование алгоритма и сделаны соответствующие выводы.
Объектом исследования является система подсчета кубатуры леса.
Предметом исследования является разработка алгоритма детектирования объектов округлой формы.
Первичной информацией для данного исследования послужили отечественные и зарубежные разработки на тему распознавания объектов круглой и эллиптической форм.
В ходе решения поставленных задач дипломной работы были использованы следующие методы исследования: теоретический анализ научной литературы, сравнительный анализ, тестирование, восхождение от абстрактного к конкретному.
Научная и практическая значимость выпускной квалификационной работы состоит в разработке алгоритма детектирования торцов бревен, который может быть использован программах по вычислению кубатуры леса на деревообрабатывающих предприятиях.