«И» «ИЛИ»  
© Публичная Библиотека
 -  - 
Универсальная библиотека, портал создателей электронных книг. Только для некоммерческого использования!
Визильтер Юрий Валентинович
Фотографии

Юрий Валентинович Визильтер 257k

-

()

◄ СМЕНИТЬ   РАЗВЕРНУТЬ ▼
▲ СВЕРНУТЬ    СМЕНИТЬ ►
Визильтер Юрий Валентинович, д.ф.-м.н., профессор РАН, начальник подразделения «Системы интеллектуального анализа данных, технического зрения, улучшенного и синтезированного видения» ФГУП «ГосНИИАС».
Окончил МАИ в 1992 году по специальности системы автоматического управления. С 1992 г. работает в ГосНИИАС, с 2012 г. - начальник подразделения. С 2012 года - профессор кафедры №301 «Системы автоматического и интеллектуального управления» Московского авиационного института (национального исследовательского университета).
Автор более 200 научных трудов, в том числе нескольких монографий и учебных пособий. Специалист в области систем машинного обучения, интеллектуального анализа данных, технического зрения, улучшенного и синтезированного видения.
Обложки




Обложка 1
  • Визильтер Ю.В... Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision. [Djv-22.3M] Авторы: Юрий Валентинович Визильтер, Сергей Юрьевич Желтов, Владимир Александрович Князь, А.Н. Ходарев, А.В. Моржин. Дизайн обложки: А.Г. Мовчан.
    (Москва: Издательство «ДМК Пресс», 2008)
    Скан: ???, OCR, обработка, формат Djv: AlVaKo, 2016
    • СОДЕРЖАНИЕ:
      Введение (10).
      1. Машинное зрение, LabVIEW и Nl Vision (14).
      1.1. Проблематика машинного зрения (14).
      1.1.1. Задачи машинного зрения (15).
      1.1.2. Уровни и методы машинного зрения (16).
      1.1.3. Сопряженные технические дисциплины (17).
      1.1.4. Требования к алгоритмам машинного зрения (19).
      1.1.5. Роль специальных программных средств в разработке приложений машинного зрения (22).
      1.2. Знакомство с LabVIEW (24).
      1.3. Знакомство с Nl Vision (44).
      1.3.1. Платформа Nl Vision: захват, обработка и анализ изображений в LabVIEW (44).
      1.3.2. функции Nl Vision (45).
      1.4. Знакомство с Vision Assistant (50).
      1.4.1. Начало работы с Vision Assistant (50).
      1.4.2. Пример работы в Vision Assistant (52).
      1.4.3. Экспорт проекта в LabVIEW (56).
      2. Цифровые изображения (59).
      2.1. Растровое изображение (59).
      2.1.1. Изображение как двумерный массив данных (59).
      2.1.2. Алгебраические операции над изображениями (62).
      2.2. Виды изображений (75).
      2.2.1. физическая природа изображений (76).
      2.2.2. Тип пикселя (81).
      2.3. Устройства оцифровки и ввода изображений (84).
      2.3.1. Линейки и матрицы, сканеры и камеры (84).
      2.3.2. Геометрия изображения (87).
      2.3.3. Цифровые и аналоговые устройства (88).
      2.3.4. Пространственное разрешение (89).
      2.3.5. Программное обеспечение (91).
      2.4. Форматы хранения и передачи цифровых изображений (92).
      2.4.1. Методы сжатия цифровых изображений (94).
      2.4.2. формат BMP (96).
      2.4.3. Формат PCX (99).
      2.4.4. Формат GIF (99).
      2.4.5. Формат TIFF (100).
      2.4.6. Формат JPEG (101).
      2.4.7. Формат DICOM (105).
      2.5. Цифровые видеопоследовательности (107).
      2.5.1. Скорость съемки (107).
      2.5.2. «Смаз» изображения (108).
      2.5.3. Этапы проектирования системы видеосъемки (109).
      2.5.4. Быстрая съемка и съемка быстропротекающих процессов (111).
      2.5.5. Форматы хранения и передачи цифровых видеопоследовательностей (112).
      3. Методы обработки изображений (118).
      3.1. Гистограмма и гистограммная обработка. Бинаризация и сегментация. Профили и проекции (119).
      3.1.1. Гистограмма и гистограммная обработка изображений (121).
      3.1.2. Бинаризация полутоновых изображений (137).
      3.1.3. Адаптивная бинаризация (137).
      3.1.4. Сегментация многомодальных изображений (141).
      3.1.5. Обработка цветных изображений (141).
      3.1.6. Профиль вдоль линии и анализ профиля (151).
      3.1.7. Проекция и анализ проекции (160).
      3.2. Фильтрация изображений. Ранговая нелинейная фильтрация. Выделение объектов (163).
      3.2.1. Задача фильтрации изображений (163).
      3.2.2. фильтрация бинарных изображений (168).
      3.2.3. Нелинейная фильтрация полутоновых изображений (175).
      3.2.4. Задача выделения объектов интереса (180).
      3.3. Линейная фильтрация изображений. Линейная фильтрация в пространственной области. Преобразование Фурье. Линейная фильтрация в частотной области (184).
      3.3.1. Линейная фильтрация изображений. Линейная фильтрация в пространственной области (184).
      3.3.2. Преобразование Фурье. Линейная фильтрация в частотной области (192).
      3.3.3. Вейвлет-анализ (204).
      3.4. Выделение контуров на полутоновых изображениях (216).
      3.4.1. Задача выделения контуров (216).
      3.4.2. Операторы выделения контуров в IAAAQ Vision (222).
      3.5. Математическая морфология Серра (ММ) (228).
      3.5.1. Теоретические основы математической морфологии (229).
      3.5.2. Операции математической морфологии в IAAAQ Vision (239).
      4. Методы анализа изображений (251).
      4.1. Выделение и анализ связных областей (251).
      4.1.1. Выделение связных областей на бинарных изображениях (251).
      4.1.2. Методы сегментации полутоновых изображений (256).
      4.1.3. Геометрическое описание выделенных областей (261).
      4.1.4. Выделение и анализ связных областей в IAAAQ Vision (265).
      4.2. Выделение геометрических примитивов (280).
      4.2.1. Методы выделения геометрических примитивов на основе преобразования Хафа (280).
      4.2.2. Выделение геометрических примитивов в IAAAQ Vision (285).
      4.3. Обнаружение объектов, заданных эталонами (296).
      4.3.1. Методы обнаружения объектов, заданных эталонами (296).
      4.3.2. функции привязки эталонов в IAAAQ Vision (302).
      4.4. Измерения на изображениях (306).
      4.4.1. Функции геометрических измерений в IMAQ Vision (306).
      4.4.2. функции яркостных измерений в IMAQ Vision (311).
      4.5. Считывание символьной информации (312).
      4.5.1. Задача оптического распознавания символов (OCR) (312).
      4.5.2. Считывание штриховых кодов (323).
      4.5.3. Считывание информации технических индикаторов (332).
      4.6. Служебные функции пакета IAAAQ Vision (333).
      4.6.1. Ручные геометрические измерения и построения (333).
      4.6.2. Работа с растровым изображением и областями интереса (343).
      5. Цифровая фотограмметрия и бесконтактные измерения (347).
      5.1. Методы цифровой фотограмметрии (347).
      5.1.1. Фотограмметрический метод бесконтактных трехмерных измерений (347).
      5.1.2. Математическая модель камеры (348).
      5.1.3. Калибровка видеокамер (350).
      5.1.4. Внешнее ориентирование камер (351).
      5.1.5. Решение задачи стереосоответствия при построении модели поверхности. Структурированный подсвет (352).
      5.1.6. Приведение координат точек снимков к нормальному случаю съемки. Определение элементов взаимного ориентирования по внешнему (354).
      5.1.7. Вычисление пространственных координат точек поверхности (355).
      5.2. Фотограмметрический комплекс для бесконтактных измерений на базе LabVIEW и PXI (356).
      5.2.1. Аппаратное обеспечение комплекса (356).
      5.2.2. Программное обеспечение комплекса (360).
      6. Compact Vision System - новая промышленная платформа для систем технического зрения (369).
      6.1. Compact Vision System (CVS) (368).
      6.1.1. Технические характеристики CVS (368).
      6.1.2. Подключение и настройка CVS (369).
      6.1.3. Создание приложения для CVS (374).
      6.2. Пример приложения: фотограмметрический комплекс на базе О/S (377).
      6.2.1. Аппаратное обеспечение комплекса (377).
      6.2.2. Программное обеспечение комплекса (378).
      6.2.3. Пример сканирования детали (388).
      7. Примеры практических систем машинного зрения (391).
      7.1. Автоматизация измерений и технический контроль (391).
      7.1.1. Система автоматического выделения и фильтрации следа частиц (391).
      7.1.2. Система автоматизированного бесконтактного измерения объема круглых лесоматериалов (392).
      7.1.3. Система определения гранулометрического состава рудной массы (разработка ИИТи ООО «НВП Центр-ЭСТАгео») (394).
      7.1.4. Система автоматического измерения угла схождения сварного шва (395).
      7.1.5. Система автоматического распознавания и подсчета некондиционных кристаллов на круглой пластине (396).
      7.1.6. Система компенсации геометрических искажений и бесшовной сшивки изображений, получаемых от многокамерных систем видеоввода (397).
      7.1.7. Система автоматизированного контроля качества внутренней поверхности труб (398).
      7.2. Зрение роботов (399).
      7.2.1. Область применения: автомобильные системы (399).
      7.2.2. Область применения: мобильные роботы (401).
      7.2.3. Система обнаружения препятствий на дороге перед движущимся транспортным средством (404).
      7.2.4. Система автоматической привязки телефрагментов к ортофотоизображению (404).
      7.3. Видеонаблюдение (405).
      7.3.1. Область применения: видеонаблюдение (405).
      7.3.2. Система обнаружения и сопровождения движущихся объектов по признаку их движения (406).
      7.3.3. Система стереообнаружения движения в зоне видеонаблюдения (411).
      7.3.4. Система считывания регистрационных номеров автомобилей (412).
      7.3.5. Система считывания номеров железнодорожных вагонов и цистерн (413).
      7.4. Биометрия (414).
      7.4.1. Область применения: биометрия (414).
      7.4.2. Система обнаружения и распознавания лиц (421).
      7.4.3. Система трехмерной реконструкции и формирования строго фронтального изображения лица человека (423).
      7.4.4. Система автоматического выделения человеческого лица и слежения за его чертами (425).
      7.4.5. Система распознавания жестов руки человека (426).
      7.4.6. Система для биомеханических исследований на основе высокоскоростной стереосъемки движений человека (426).
      7.4.7. Система слежения за положением головы и направлением взгляда ребенка (428).
      7.5. Обработка документов, распознавание текста и штриховых кодов (429).
      7.5.1. Система автоматического поиска и считывания штриховых кодов (429).
      7.5.2. Система автоматического распознавания машиночитаемых документов (430).
      7.5.3. Система считывания номеров денежных банкнот (431).
      7.5.4. Система оценки подлинности денежных банкнот (432).
      7.5.5. Система для оценки ветхости денежных банкнот (433).
      7.6. Медицинские приложения (434).
      7.6.1. Проекты в области анализа и обработки медицинских изображений (434).
      7.6.2. Системы для компьютерного анализа томографических изображений (435).
      7.6.3. Система компьютерного анализа томографических изображений для диагностики воспалительных заболеваний пазух и полости носа (синуитов) (436).
      7.6.4. Система компьютерного анализа томографических изображений для оценки степени ожирения у мужчин (436).
      7.6.5. Система компьютерного анализа медицинской рентгенографической информации для ранней диагностики остеопороза (438).
      7.6.6. Автоматизированное рабочее место врача-рентгенолога (438).
      7.6.7. Система телемедицины в области радиологических обследований (440).
      7.6.8. Модуль управления данными медицинского обследования на основе технологии DICOM (441).
      Список литературы (442).
      Литература по машинному зрению (443).
      Литература по машинному зрению на русском языке (443).
      Литература по машинному зрению на английском языке (445).
      Литература noLabVIEWn Nl Vision (452).
      Литература по LabVIEWn Nl Vision на русском языке (452).
      Литература по LabVIEWn Nl Vision на английском языке (453).
      Предметный указатель (454).
Аннотация издательства: Данная книга представляет собой полный учебный курс по тематике машинного зрения и цифровой обработки изображений и одновременно может служить практическим пособием по построению приложений машинного зрения в среде визуального программирования LabVIEW с использованием библиотеки средств обработки и анализа изображений IMAQ Vision. Рассматриваются основные аспекты получения, хранения, обработки и анализа цифровых изображений, а также автоматического выделения и распознавания на изображениях различного рода объектов. Описываемые методы подробно иллюстрируются программами и схемами обработки, созданными в LabVIEW на базе IMAQ Vision. Приводятся многочисленные примеры практических приложений машинного и компьютерного зрения в таких областях, как автоматизация измерений и технический контроль, видеонаблюдение, биометрия, обработка документов, медицинские приложения.
К изданию прикладывается DVD-ROM, содержащий цветные рисунки из книги, а также 30-дневные версии программных продуктов LabVIEW 8.5, N1 Vision Builder for Automated Inspection 3.0 и LabVIEW Vision Development Module 8.5.
Книга рассчитана на научных работников, инженеров и студентов технических ВУЗов, интересующихся тематикой машинного зрения и программированием в среде LabVIEW.
Обложка 2