» » » Курстық жұмыс: Бағдарламалау | Бейнені компьютерлік анализдеу.

Курстық жұмыс: Бағдарламалау | Бейнені компьютерлік анализдеу.

Курстық жұмыс: Бағдарламалау | Бейнені компьютерлік анализдеу. казакша Курстық жұмыс: Бағдарламалау | Бейнені компьютерлік анализдеу. на казахском языке
Мазмұны
КІРІСПЕ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
II НЕГІЗГІ БӨЛІМ
Бейне анализі жүйесінің пайда болу тарихы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Бейне анализаторы жүйесінің құрамы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Бейнені түрлендіру этаптары . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Бейнені түрлендіру (преобразование) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Объектілерді белгілеу . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Объектілерді өлшеу . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Бағдарламалық қамтамалар . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
ImageExpert Sample 2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
ImageExpert Pro 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
AnalySIS Five бағдарламасы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3D-графиканың негізгі түсініктері . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
III ҚОРЫТЫНДЫ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

КІРІСПЕ
Бейне, көру образдары – онымен адам туған күнінен бастап соңғы күніне дейін кездеседі. Сәби өз өмірінің бірінші аптасының өзінде-ақ анасының түрін басқа адамдардан ажырата бастайды. Сатып алушы өзіне керекті затты магазин полкасынан оған таныс суреті бойынша қателеспей таңдап алады, немесе, егерде ол өзінің түрімен адамды қызықтырар бір жаңа зат көрсе тоқтайды да, оны қолына алып, оны дұрыстап қарайды. Біз үйге немесе офисқа қажетті жиһазды жиі таңдаймыз, оны біз рекламалық буклеттерді және каталогтарды қарау арқылы таңдаймыз. Осы тұрмыстық мысалдар бізге өміріміздегі визуалды ақпараттың ролін айқындап береді. Және де мұндай мысалдарды көптеп келтіруге болады. Бұл айтылған жағдайлардың барлығында біз сапалы түрде анализденген бейнелер, суреттермен жұмыс жасаймыз. Мұндай сапалы түрдегі анализ сонымен қатар бұлардан да «салмақты» мақсаттарда қолданылады, мысалы, қылмыс орын алған жерден алынған саусақ іздерін зерттеуде және оларды базадағы бар саусақ іздерімен салыстыру арқылы идентификациялау үшін, немесе детальдың сыну характерін зерттеп, себебін анықтау үшін және тағы басқа мақсаттарда. Бұл жағдайларда визуалдық ақпарат белгілі бір қорытындыға келуге мүмкіндік береді.
Бірақ, кейбір жағдайларда сапалы анализ жеткіліксіз болуы мүмкін, және де бізге саны көп ақпарат алу қажет болады. Мұндай ақпарат, мысалы, металлургиялық өнеркәсіптің болаттың құрылымының стандартқа сәйкестігін бағалағанда, диагностикалық мақсаттарда клеткалардың патологиялық ауытқуларын зерттеуде және де көптеген басқа жағдайларда қажет болады. Мұндай жағдайларда жай визуалдық бақылаумен қатар бізге міндетті түрде есептеу, өлшеу, статистикалық анализдерден алынған нәтижелерді салыстыру қажет болады. Міне осы кезде - әсіресе, егер біз микроструктуралардың анализі туралы айтатын болсақ – онда адамға бейнені анализдеудің компьютерлік жүйесі көмекке келеді. Оларды қолдану күннен күнге әдет болып барады, және де олар біртіндеп әртүрлі сала мамандарының, мысалы биология, медицина, фармакология, металлография, геология, криминалистика және басқа салалардың, күнделікті қолданатын стандартты құралдарының біріне айналып барады.
II НЕГІЗГІ БӨЛІМ
Бейне анализі жүйесінің пайда болу тарихы
Бейнені анализдеудің ең алғашқы нағыз компьютерлік жүйесні (немесе бейне анализаторын) 1968 жылы Baush & Lomb компаниясы ұсынған болатын. Сол кездегі компьютерлік техниканың дамымауына байланыс-ты ол жүйе тек ақ-қара бейнелерді қамтуға мүмкіндік беретін. Осыдан кейін Imanco (Ұлыбритания) компаниясы Quantimet 720 цифрлық анализаторын жасады. Ол бейнені цифрлауда сұр түстің 64 градациясын қолдануға мүмкіндік беретін. Бірақ бейнені сақтау немесе қалай болсын түрлендіру мүмкіндігі жоқ болатын. 1974 жылы батысгерманиялық Leitz фирмасы технологияда жаңа жетістіктерге қол жеткізген болатын. Олар «текстуралық анализ және математикалық морфология» принциптерінің негізінде жұмыс жасайтын жүйені ұсынды. Сонда бірінші рет қазіргі уақытта кең қолданылатын эрозия, дилатация, скелетизация сияқты морфологиялық операциялар көрсетілген болатын.
1980-81 батысгерман фирмасы Kontron және ағылшын Cambridge Instruments (Imanco компаниясын сатып алғаннан кейін) фирмалары бір-бірінен тәуелсіз бағдарламалық қамтамасымен бейне анализаторын жасады. Бұл жүйелер толық форматты бейнелерді компьютерде сақтауға мүмкіндік берген болатын. Сонымен қатар онда бейнені фильтрациялау алгоритмдері және басқа да операцияларды жасау мүмкіншілігі пайда болды. Осыдан бастап бейне анализаторлары қарқынды түрде дами бастады. Күннен-күнге бейне анализаторларының аппараттық бөлігі (бейнені шығару жүйесі, компьютерлер) жақсартылып отырды, және де өз кезегінде анализатордың миы болып иабылатын бағдарламалық қамтама да жаңарып отырды.
Бүгінде бейненің анализаторы – бұл автоматтандырылған компьютердің жұмыс орны. Онымен кеше шешу мүмкін емес болған немесе өте көп күш пен уақытты талап ететін есептерді бүгінгі күні маманға шешуге осы бейне анализаторы мүмкіндік береді.
Бейне анализаторы жүйесінің құрамы
Бейне анализы жүйесі (бейне анализаторы) негізінен макросъемкалар жағдайында бейнені енгізу жүйесінен немесе микроскопический нысандарды түсіру жағдайында микроскопта орналастырылған объективтен, компьютерден және бағдарламалық қамтамадан тұрады. Анализатор құрамында қолданылатын бейнені енгізу жүйесін шартты түрде үш топқа бөлуге болады:
1. Аналогтық 1CCD (бірматрицалы) және 3CCD (үшматрицалы) телевизиондық түрлі түсті және ақ-қара камералар. Олар комплектте сигналды цифрлеу платасымен (фреймграб-берами) бірге болады. Олар түстік және басқаларды түрлендіру мүмкіндіктерінің кең болуына байланысты бейне сапасының жоғары болуын қамтамасыз етеді. Аналогтық жүйелерді динамикалық процесстерді жазу үшін қолданады, мысалы, тірі микроорганизмдердің қозғалысы, және де олардың келесі анализы. Мұндай есептерді шешу үшін қыспай және кадрларды жібермей, жоғарғы жиіліктегі қозғалыстарды жазатын фреймграбберлы аналогтық енгізу жүйелеріне альтернативалар әлі жоқ. 3CCD (үшматрицалы) түрлі-түсті камералар мироскопиялық объектілерді бірнеше есе үлкейтіп түсіргенде жақсы нәтижеге қол жеткізуге болады. Түстік сипаттамаларды жіберу максималды түрде микроскоптарда байқалатын оттенктерге сәйкес келеді, ал енгізу жүйесінің жоғарғы кеңейтуі бірнеше есе үлкейтілген, түсірілген бейнелердегі объектілердің барлық жай көзбен көрінбейтін жерлерін көріп, бақылауға болады, ал бұл өз кезегінде зерттеу жұмыстарында өте маңызды роль атқарады. Бірақ, мұндай сападағы аналогтық камералар бағасы жағынан өте қымбат, және де қазіргі уақытта олар цифрлық телевизиондық жүйелермен ығысуда.
2. Түрлі-түсті немесе қара-ақ цифрлық телевизиондық бейнені енгізу жүйелері. Өз бастауларын 20-ғасырдың 90-шы жылдарынан алған бұл жүйелер біздің көз алдымызда қарқынды түрде дамып келеді. Күн сайын олардың сапалары, сенімділігі жоғарылауда, кеңейтулері өсуде, жасау технологиясы жетілдірілуде, бағасы арзандауда. Профессионалдық цифрлық енгізу жүйелерін, соның ішінде микроскопия саласы үшін де европаның және американың Baumer Optronic (Германия), Jenoptic Laser, Optik, Systeme GmbH (Германия), Soft Imaging Company (Германия), Diagnostic Instruments (США), Pixera (США), Roper Scientific Inc. (США), PixeLINK (Канада), Qimaging (Канада) сияқты фирмалары жасайды. Өздерінің кеңейтілулері бойынша ерекшелене тұра, соған сәйкес бағалық сипаттамалары да бір-бірінен өзгеше бола тұра, бұл цифрлық енгізу жүйелерінің барлығы дерлік түстерді түрлендіру, бейнені мониторға «тірі» видео режимінде жіберу мүмкіндіктеріне ие, сонымен қатар олардың басым бөлігі сигналдарды сақтап, жинау режимінде жұмыс жасай алады, яғни бұл жағдай объекті нашар жарықтанған жағдайда өте керек болып табылады. Барлық мироскоп жасайтын негізгі фирмалар (Zeiss және Leica - Германия, Olympus және Nikon - Япония) өздерінің құрылғыларына комплект ретінде осы цифрлық енгізу жүйелерін қарастырады. Соған орай, барлық негізгі, бейнелермен жұмыс жасайтын бағдарламалық қамтамаларды құрастырушылардың барлығы өз бағдарламаларын соңғы цифрлық енгізу құрылғыларын қолдайтындай етіп жасауға тырысады, бұл шаралар бейнені түрлендіру және бейнені сақтау операцияларын тікелей осы бағдарлама арқылы жүзеге асыру мүмкіндіктерін қосу мақсатында.
3. Және де соңғы үшінші бейнені енгізу жүйесі – бұл цифрлық фотоаппараттар, олар қазіргі күнде қарқынды түрде дамудың арқасында дәстүрлі пленкалы фотоаппараттарды ығыстыруда. Цифрлық фотоаппараттарды макросъемка жағдайларында, алынған суреттерді компьютерге жіберу мақсатында қолдану толығымен өзін-өзі ақтайды (мысалы, оқиға болған жердегі іздерді белгілеу үшін, заводтық цехтағы үлкен детальдарды суретке түсіру үшін, таьиғатты түсіргенде және тағы басқалар). Цифрлық фотоаппараттар сонымен қатар стереомикроскоптардан түсірмелер жасауда да қолдануы мүмкін. Бұл жағдайда цифрлық фотоаппарат жоғарғы сапалы және түрлі-түсті бейне алуға мүмкіндік береді. Бірақта, жарықтық микроскоп арқылы бақыланатын препараттардың суреттерін алуда цифрлық фотоаппараттар әрқашан тиімді бола бермейді, әсіресе үлкен кеңейтілулермен (40х-100х объективтермен) жұмыс жасағанда.
Бейнені түрлендіру этаптары
Жоғарыда баяндалған енгізу жүйелерінің біреуімен бейнені компьютерге енгізгеннен кейін, ол бағдарламалық қамтама көмегімен санды және сапалы түрде анализденуі мүмкін. Бағдарламалық қамтаманың бейнені анализдеу жүйесі қаншалықты түрде мықты болғанымен, түрлендіру этаптары барлығы үшін бірдей:
• бейнені алу (енгізу);
• оның түрлендірілуі және редакторленуі;
• бейнедегі фазалар мен объектілерді белгілеу;
• өлшеу;
• бейнені сақтау және баспаға шығару және анализ резултаттары.
Бейнені компьютерге енгізу қолданушының алдында қойған мақсатына қарай, жоғарыда айтылған енгізу жүйелерінің бірімен жүзеге асырылады. Солай, егер жүйе қолданушысы – криминалистика қызметінің қызметкері болса, яғни өзінің қызмет бабы бойынша қылмыстық оқиға болған жерден алынған заттарды, саусақ іздерін, аяқтың іздерін және тағы басқаларды фиксациялау және документтеу керек болса, онда логикалық тұрғыдан алып қарағанда бейнені түсіру үшін оның таңдауы цифрлық фотоаппарат болуы қажет.
Егер де, мысалыға, қан тамырларындағы қанайналымын, микрооргонизмдер қозғалысын, споралардың өсуін және де басқа динамикалық процесстерді жазу қажет болған жағдайында ең тиімдісі – бұл комплектінде видео-роликтер жазу мүмкіндігі бар, цифрлау платасымен аналогтық камера болып табылады.
Сондай жағдайда, егер де микроскопиялық объектілердің (минералды дәндердің, микродефекттердің, қосылулардың, клеткалық структураның) статикалық бейнелерін алып, анализдеу керек болса, онда цифрлық телевизиондық енгізу жүйелерінде тоқталған жөн, олар жоғары сапалы болады, яғни ол анализдің объектті түрде болуын қамтамасыз етеді, ал көп жағдайларда бұл бейнені түрлендірудің болуының негізгі құралы болып табылады.
Бейнені түрлендіру (преобразование)
Келесі этап – бұл бейнені түрлендіру этапы. Жалпы осы алынған бейненің визуалды сапасын не үшін өзгерту қажет? Мұның екі негізгі себебі бар: біріншіден – адам көзі жақсы қабылдау үшін алынған бейненің сыртқы түрін өзгерту үшін. Бұл себеп документтік ақпарат алу тұрғысынан алып қарастырғанда маңызды болып табылады, алайда бұл сандық жағынан алып қарастырғанда ешқандай да маңызы болмайды.
Бейнені түрлендіру керектігінің екінші себебі – бұл олардың сипаттамаларын алда сандық анализдегенде бізді қызықтыратын объектілер мен фазаларды белгілеу қиындықтары туындамас үшін. Алайда, кез келген түрлендіру нәтижесінде бейненің белгілі бір бөлшектері жоғалатыны есте сақтаған жөн. Және кез келген жағдайда максималды сапалы бейнені енгізу этапында сақтап қалуға тырысқан жөн.
Бейнені түрлендіру үшін фильтрация әдістерінің көптеген түрлері қолданылады, оларды шартты түрде төрт топқа бөлуге болады:
1. Бейне жарықтылығы мен қанықтылығын өзгерту. Бұл әдісті қолдану нәтижесінде бейненің жарықтық сипаттамалары өзгереді, ол бейне бойынша жарықтық гистограммасында көрінеді.
2. Түзулеу фильтрлары. Жарықтылық пен түстік көзқарастар бойынша бейнені түзулеу, олар жарықтандыру жүйелерінің немесе мироскоп оптикасының дефектісі бар болған жағдайда, яғни бейне фонының біртектес емес болған жағдайында қолданылады.
3. Біртектеу фильтрлары. Бейнені шумнан тазалау үшін қолданылады.
4. Бөлшектеу фильтрлары. Шекаралық түрлендірулерді қамтамасыз етеді, ол (қолданылған фильрге байланысты) жылдамдықтың күшейуінен, объектілердің бөлшектенуінен объектілердің (фазалардың) шекараларының белгіленуінен көріну мүмкін....
Бұл дипломдық, курстық немесе ғылыми жұмысты өзіңіз жазуға көмек ретінде ғана пайдаланыңыз!!!



Полную версию материала можете скачать через 30 секунд !!!

Автор: almira777 | 264 |


Загрузка...

KZ / Курстық жұмыстар жинағы [тегін], курстык жумыс Бейнені компьютерлік анализдеу. курстық жұмыс дайын жоба курсовая работа, сборник готовых курсовых работ на казахском языке, скачать бесплатно готовые курсовые работы проекты на казахском, дайын курстык жумыстар бағдарламалау жобалар курстық жұмыстар, курстык жумыс Бейнені компьютерлік анализдеу. курстық жұмыс дайын жоба курсовая работа сборник готовых курсовых работ на казахском языке скачать бесплатно готовые курсовые работы проекты на казахском дайын курстык жумыстар бағдарламалау жобалар ку, Курстық жұмыс: Бағдарламалау | Бейнені компьютерлік анализдеу. дипломдық жұмыс тақырыптары дипломдык жумыс дипломдық жоба тақырыптарыкурстық жұмыс тақырыптары педагогика курстық жұмыс тегін курстық жұмыс курстық жұмыс тақырыптары педагогика курстық жұмыс тегін