Registration Number
2119U010805, Article
popup.category
Стаття
Title
Method of pre-processing tomografic images of the fundus
popup.author
Павлов С. В.
Салдан Й. Р.
Злепко С. М.
Азаров О. Д.
Тимченко Л. І.
Абраменко Л. В.
Pavlov S. V.
Saldan Y. R.
Zlepko S. M.
Azarov O. D.
Tymchenko L. I .
Abramenko L. V.
Салдан И. Р.
Азаров А. Д.
Тимченко Л. И.
Pavlov S. V.
Saldan Y. R.
Zlepko S. M.
Azarov O. D.
Tymchenko L. I .
Abramenko L. V.
popup.publication
01-01-2019
popup.source_user
Вінницький національний технічний університет
popup.source
http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/30520
popup.publisher
Вінницький національний технічний університет
Description
В статті розглянутий ряд сучасних методів та алгоритмів обробки зображень, а саме: фільтра Кирша, нелінійних філь-трів Роберта та Собела, методів Уолесса та SUSAN, а також реалізовано програмне забезпечення для застосування цих методів на прикладі аналізу томографічних зображень макулярних змін сітківки ока. Найбільш інформативним для сегментації зображень є метод на основі фільтра Кирша та метод на основі нелінійного фільтра Собела. На відміну від так званих детермінованих спотво-рень, які часто описуються поелементними функціональними перетвореннями вхідного зображення, для опису випадкових впливів використовують моделі адитивного, імпульсного і мультиплікативного шумів. Для покращення якості оброблення біомедичних зображень застосовують, як правило, алгоритми Кірша, Робертса, Собела. Розглянуто особливості побудови високопродуктивних експертних систем та пристроїв оброблення та розпізнавання зображень шляхом створення нейроподібних методів та алгоритмів паралельно-ієрархічного перетворення, мережевих методів попереднього оброблення зображень, розроблення та створення апарат-них спеціалізованих образних комп’ютерів на їх базі, що у поєднанні із відомими перевагами око-процесорної обробки відеоданих (наприклад, використання ЛЧФ, Q-перетворення, метод паралельно-ієрархічного кодування зображень, просторово-часові матричні моделі організації обчислювальних процесів, паралельні алгоритми та структури, що їх відображають, для паралельної обробки зображень) є досить актуальним завданням. Таким чином, на відміну від так званих детермінованих спотворень, які часто опису-ються поелементними функціональними перетвореннями вхідного зображення, для опису випадкових впливів доцільно використо-вувати моделі адитивного, імпульсного і мультиплікативного шумів. Показано, що для покращення якості оброблення біомедич-них зображень застосовують, як правило, алгоритми Кірша, Робертса, Собела.
popup.nrat_date
2026-10-31
