logo
calendar4 Dekabr 2019
view33
Asosiy til:O'zbek

Noravshan to’plam nazariyasidan foydalanib tasvirdagi kontur chiziqlarini ajratish

Fan yo'nalishi:
pdf

5de7828edec7a.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Maqola chop etishsee more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Ушбу мақолада тасвирдаги объектларнинг контур чизиқларини ажратиш масаласи қаралган. Уни ҳал қилиш учун масаланинг ўзига хос хусусиятларини ҳисобга олган ҳолда норавшан тўплам назариясига таянган ёндашув таклиф қилинган. Бу ёндашув асосида маълум турдаги халақитлар учун турғун бўлган алгоритмлар синфи ишлаб чиқилган. Таклиф қилинган алгоритмларнинг асосий ғояси норавшан “орттирма”, “катта”, “кичик” каби тушунчалардан фойдаланган ҳолда контур чизиқларини аниқлашдан иборат. Қаралаётган нуқта учун ихтиёрий йўналиш бўйлаб норавшан орттирмани ҳисоблаш қоидаси тавсифланган. Таклиф қилинган алгоритмлар асосида дастурий мажума яратилган ва унинг ишга яроқли эканлигини текшириш бўйича тажриба тадқиқоти ўтказилган. Қўлда ёзилган босма ҳарфларни таниб олиш масаласини ечишда ушбу алгоритмларнинг самарадорлиги намойиш этилган.

MUALLIFLAR

E.Saliyev

Жиззах политехника институти

G.Mirzaeva

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Teglar

# выделение контуров# контурларни ажратиш# норавшан орттирма# катта ортттирма# кичик орттирма# тегишлилик функцияси# норавшан орттирманинг “мусбат” в# нечеткое# большое и малое приращения# функция принадлежности# «положительные» и «отрицательные# edge extraction# small increments# fuzzy increments# membership function# values of fuzzy increments# “negative” and “positive” values

SHU JURNALDAGI BOSHQA MAQOLALAR

Maqolani baholang

0
0 ta baho
5
4
3
2
1

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0052

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Гонзалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.

Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. – Новосибирск: НГТУ, 2002. – 352 с.

Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2003. - 748 с.

Kerre E., Nachtegael M. Eds. Fuzzy Techniques in Image Processing. – New York: Springer-Verlag Heidelberg, 2000. – 429 p.

Визильтер Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.

Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: Бином, 2006. – 752 с.

Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.

Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – New York: Springer, 2011. – 812 p.

Хрящёв Д.А. Об одном методе выделения контуров на цифровых изображениях // Вестник АГТУ. Сер. «Управление, вычислительная техника и информатика». – 2010. - № 2. – С. 181-187.

Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 165 с.

Мuhamediyeva D.T. Noravshan axborotni qayta ishlash asosida sust shakllangan jarayonlarni tizimli modellashtirish muammolari. – Toshkent, O’zR FA MITI, 2010. – 531 b.

Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы и практика моделирования в экономике. – СПб.: Наука РАН, 2001. – 328 с.

Кравченко В.Ф., Пономарев В.И., Пустовойт В.И. Алгоритмы трехмерной фильтрации с использованием теории нечетких множеств для цветных видеопоследовательностей, искаженных шумами // Доклады Российской Академии наук. Техническая физика. – 2008. – Т. 421, № 2. – С. 190-194.

Dietrich Van der Weken, Etienne E. Kerre and other. Noise Reduction by Fuzzy Image Filtering // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2003. - Vol. 11, № 4. – Рр. 429-436.