Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка сервиса для предварительной обработки цифровых изображений геологических карт"

Работа на тему: Разработка сервиса для предварительной обработки цифровых изображений геологических карт
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
РАЗРАБОТКА СЕРВИСА ДЛЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ КАРТ

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ОБЗОР АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 6
1.1. ВИДЫ ШУМОВ 7
1.2. МЕТОДЫ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ ШУМА 8
1.3. СПОСОБЫ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ АЛГОРИТМОВ 11
1.4. АЛГОРИТМЫ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ СГЛАЖИВАНИИ ШУМОВ 12
1.5. АЛГОРИТМЫ БИНАРИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 13
1.6. АЛГОРИТМЫ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ 14
ГЛАВА 2. ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ 17
2.1. НАЧАЛО РАБОТЫ В ПРИЛОЖЕНИИ 17
2.2. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ ШУМА 18
2.3. АЛГОРИТМЫ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ 21
2.4. БИНАРИЗАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ 23
2.5. РАЗДЕЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ НА КАНАЛЫ RGB 24
2.6. РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТА НА ИЗОБРАЖЕНИИ 25
2.7. ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММЫ 26
2.8. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА СРЕДНЕКВАДРАТИЧНОГО ОТКЛОНЕНИЯ 28
2.9. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ШУМА 29
2.10. СОБСТВЕННЫЙ АЛГОРИТМ ФИЛЬТРАЦИИ 30
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ 32
3.1. ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ 32
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 38
ПРИЛОЖЕНИЯ 1-19 40

ВВЕДЕНИЕ
Одной из фундаментальных проблем нашего времени является проблема зрительного восприятия. Это связано с тем, что изображения являются естественным средством коммуникации между человеком и машиной в любой системе обработки, анализа и управления. Компьютерную графику можно разделить на три большие области: визуализация, обработка изображений и распознавание образов. Визуализация - это создание изображения на основе некоторого описания (модели). Основной задачей распознавания изображений является получение семантического описания изображенных объектов. Обработка изображений отвечает за преобразование (фильтрацию) изображений. Развитие современных компьютерных и информационных технологий привело к повсеместному внедрению систем автоматической обработки изображений. Основной задачей таких систем является улучшение качества изображения. Проблема снижения уровня шума является одной из наиболее реальных и распространенных проблем в области обработки изображений. Типы шума включают гауссовский шум, импульсный шум и их комбинации.
Геологическая карта показывает геологическое строение области в верхней части земной коры (Приложение 1). Они создаются в результате геологических изысканий. Они также могут быть созданы путем обработки материала, накопленного в ходе геологических исследований. Геологические карты позволяют сделать выводы о строении и развитии земной коры и закономерностях распределения полезных ископаемых и служат основой для проектирования поисков и разведки полезных ископаемых, инженерно- геологических изысканий, строительных работ, водоснабжения и мелиоративных работ.
До геологов карты не доходят в сыром, необработанном, виде. Предварительно они проходят ряд процедур в различных программах, призванных найти какие-то объекты, либо выделить изолинии, проложить маршруты, рассчитать объемы месторождений.

При геологической съемке, либо при дальнейшей компьютерной обработке некоторые карты могут быть искажены разными видами шумов (Приложение 2). Из-за этого карта становится менее информативной, что мешает последующей обработке и делает ее менее эффективной.
Проект призван решить проблему графической либо визуальной зашумленности карт, а также их последующей обработки – поиска надписей.
В наше время существует множество сервисов, способных снизить уровень шума на изображении. Однако, все они специализируются на бытовых фотографиях. В следствии чего, при попытке обработать геологическую карту, уровень шума снизится, но также снизится и информативность. Алгоритмы существующих сервисов не подходит для обработки карт, в том виде, в котором они реализованы. Эти алгоритмы ориентированы на обработку различного вида фотографий, из-за чего они не могут в полной мере сохранять требуемый уровень детализации при обработке.
В силу сказанного выше, требуется создать приложение для предобработки изображений геологических карт. Интерфейс приложения должен быть прост и интуитивно понятен. Приложение должно снижать уровень шума на изображении, при этом сохраняя детализацию. Так же приложение должно выполнять поиск и редактирование надписей на карте.
Цель: разработка приложения, позволяющего снизить уровень шума на изображении и распознать на нем надписи, при помощи алгоритмов предварительной обработки изображения.
Пользователь приложения: если рассматривать проект как самостоятельную систему, то ее пользователями будут различные работники в сфере геологии и картографии, которым требуется снизить уровень шума на цифровом изображении карты, для последующей обработки. Если рассматривать проект как часть большого сервиса по обработке геологических карт, то пользователями могут быть как разработчики других блоков сервиса, так и пользователи самого сервиса.
Задачи, которые необходимо решить для успешного выполнения проекта:
1. Изучение алгоритмов снижения уровня шумов.
2. Изучение алгоритмов изменения яркости, контрастности, резкости и цветового баланса изображения.
3. Изучение готовых решений для поиска текста на изображении.
4. Реализация выбранных алгоритмов.
5. Разработка приложения, предназначенного для улучшения качества изображения геологических карт.
Для успешной подготовки и защиты выпускной квалификационной работы использовались средства и методы физической культуры и спорта с целью поддержания должного уровня физической подготовленности, обеспечивающие высокую умственную и физической работоспособность. В режим рабочего дня включались различные формы организации занятий физической культурой (физкультпаузы, физкультминутки, занятия избранным видом спорта) с целью профилактики утомления, появления хронических заболеваний и нормализации деятельности различных систем организма.
В рамках подготовки к защите выпускной квалификационной работы автором созданы и поддерживались безопасные условия жизнедеятельности, учитывающие возможность возникновении чрезвычайных ситуаций.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Buades, A., B. Coll, J.M. Morel. A review of image denoising algorithms, with a new one. SIAM Multiscale Modeling and Simulation, vol. 4, pp. 490.530, 2005.
2. Katkovnik, V., K. Egiazarian, and J. Astola, “Adaptive window size image denoising based on intersection of confidence intervals (ICI) rule”, J. of Math. Imaging and Vision, vol. 16, no. 3, pp. 223-235, 2002.
3. Katkovnik, V., K. Egiazarian, and J. Astola, Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing, SPIE Press, Monograph Vol. PM157, September 2006.
4. Апальков И.В., Хрящев В.В. Удаление шума из изображений на основе нелинейных алгоритмов с использованием ранговой статистики. — Ярославский государственный университет, 2007.
5. Бухтояров С. С., Удаление шума из изображений нелинейными цифровыми фильтрамина основе ранговой статистики. – Москва, 2007.
6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ./Под ред //Чочиа ПАM: Техносфера. – 2005. – Т. 1072.
7. Калинкина Д., Ватолин Д., Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению
8. Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие.— Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. — 168.
9. Локальная фильтрация изображений. Текст: электронный
10. Матричные фильтры обработки изображений. Текст: электронный
11. Сергеев В.В., Фильтрация шумов на изображении. / Сергеев В.В. Гашников М.В., Мясников В.В.
12. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю., Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. — СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – 192 с.
13. Яне Б. Цифровая обработка изображений //М.: Техносфера. – 2007. – Т. 584. – С. 77-30569.