Компьютерлік көру
-
Суреттерден ақпаратты автоматты түрде алу
Суреттерден автоматты түрде ақпарат алу, компьютерлік көру жүйелері, бейнелерді талдау, медициналық сканерлерден мәліметтер алу туралы мақала.
-
Цифрлік кескіндерді фракталдық сығу әдісі
Суреттерді фракталдық қысу: сандық кескіндерді қысудың тиімді әдісі. Текстуралар мен табиғи суреттерге арналған, математикалық кодтарды қолданады.
-
Суреттерді біріктіру және координаттық жүйеге келтіру
Суреттерді тіркеу – әртүрлі деректерді (суреттер, сенсорлар) бір жүйеге келтіру. Көру, медицина, әскери салаларда қолданылады. Деректерді салыстыруға көмектеседі.
-
Сурет өңдеуде шеттерді анықтау әдісі
Сурет өңдеу әдісі: Шеттерді табу – сандық кескіндердегі өзгерулерді анықтау. Машиналық көру, ерекшеліктерді іздеу үшін маңызды құрал.
-
Суреттерден ақпаратты алу: Цифрлік кескіндерді өңдеу әдістері
Суреттерден ақпаратты алу: цифрлық өңдеу, талдау әдістері, компьютерлік көмек, адам көзінің мүмкіндіктері. Медицина, қауіпсіздік салаларында қолданылады.
-
Жүзді тану үшін өзіндік векторлар жиынтығы
Жүзді тану үшін қолданылатын өзіндік векторлар (eigenfaces) туралы мақала. Eigenfaces негізгі компоненттерді талдау арқылы жүздерді тануға көмектеседі.
-
Метрикалық кеңістіктер жиынтығы арасындағы қашықтық
Метрикалық кеңістіктер жиынтығы арасындағы қашықтық – Хаусдорф қашықтығы. Екі жиынның ұқсастығын өлшейді, математикада маңызды роль атқарады.
-
Суреттердегі пішіндерді анықтау әдісі
Суреттердегі пішіндерді анықтау әдісі: Hough түрлендіргіші. Компьютерлік көруде геометриялық нысандарды табуға арналған алгоритм. Түрлендіргіш туралы толық ақпарат!
-
Геометриялық хэштеу: Объектілерді тану әдісі
Геометриялық хештеу: екі өлшемді объектілерді тану, аффиндік түрлендірулерді анықтау. Нүктелер жұбы негізінде кодтау, хеш-кестелерді қолдану. Компьютер ғылымы.
-
Робертс операторы: суреттерде шеттерді анықтау әдісі
Робертс операторы – сурет өңдеудегі шеттерді анықтау әдісі. 1963 ж. ұсынылған, дискретті дифференциалдау арқылы градиентті жуықтайды.
-
Кейпінің анықталу алгоритмі: Кэнни операторы
Кескіндердегі шеттерді анықтау алгоритмі: Canny детекторлары, Gaussian сүзгісі, шуды азайту және дұрыс шеттерді табу. Бейне өңдеуде маңызды!
-
Цифрлік кескінді сегменттерге бөлу
Сурет сегментациясы: цифрлық кескіндерді пиксельдерге бөлу, нысандарды анықтау, талдауды жеңілдету. Компьютерлік көрудегі маңызды әдіс!
-
Стеганализ: Жасырылған хабарларды анықтау зерттеуі
Стеганализ: жасырын хабарларды анықтау өнері. Статистикалық талдау арқылы файлдардағы құпия ақпаратты іздеу, стеганографияны зерттеу. Қауіпсіздік сарапшылары үшін маңызды!
-
Морфологиялық ашу және жабылу әдістерінің сурет өңдеудегі қолданылуы
Математикалық морфологияда ашу операциясы – суреттердегі қышқылдарды жоюға, ұсақ объектілерді кетіруге және пішіндерді табуға көмектеседі. Бейне өңдеуде маңызды.
-
Роботтар мен автономиялық көліктердегі географиялық бағдарламалау техникасы
Роботтар мен автономиялық көліктерде SLAM технологиясы: орналасуды анықтау және карта жасау. Түрлі алгоритмдер, қолданылу аймақтары мен тиімділігі туралы біліңіз.
-
Көру қабілетіндегі қозғалыс ағынының үлгісі
Оптикалық ағын: Көру қабілетіндегі қозғалыс үлгісі. Объектілердің қабылдануы, қашықтық сезімі, және ортамен өзара әрекеттесуде маңызды роль атқарады.
-
Математикалық морфологияда құрылымдық элементтер
Математикалық морфологияда құрылымдық элементтер – суреттерді талдау үшін қолданылатын пішін. Дыламалау, тозу, ашу, жабу операцияларында маңызды.
-
Цифрлік кескіндерді өңдеуде үлгіні сәйкестендіру техникасы
Сурет өңдеудегі үлгіні іздеу әдісі – сапаны бақылау, роботтарды бағыттау, шеттерді анықтау үшін қолданылады. Нейрондық желілермен жақсартуға болады.
-
Биттік жазылымдар және сандық сигналдар
Биттік жазылым – сандық сигналдың (сурет, дыбыс) бинарлық өкіліндегі белгілі бір бит позициясы. Деректерді жақсарту үшін қолданылады.
-
Көзге түсетін ерекшеліктерді анықтау алгоритмі (SIFT)
Компьютерлік көрудегі SIFT алгоритмі: бейнелердегі жергілікті ерекшеліктерді анықтау, сипаттау және салыстыру. Дәлдік үшін масштаб кеңістігіндегі экстремумдарды іздеу.
-
Кескіндерді салыстыруда фазалық корреляция әдісі
Кескіндерді тіркеудегі фазалық корреляция: екі кескін арасындағы жылжуды анықтау, жылдам Фурье түрленуі, Gaussian шуына төзімділік. SEO үшін оптимизацияланған.
-
Бейне кодированиеда қозғалыс бағалау процесі
Бейне кодированиедағы қозғалыс бағалау: бейне тізбегіндегі кадрлар арасындағы өзгерістерді анықтау. 3D қозғалысты 2D-ге түсіру, векторлар мен оптикалық ағын.
-
Қысыңқы алгоритм: Объектілерді іздеу және қадағалау әдісі
Конденсация алгоритмі (CDP) – компьютерлік көру алгоритмі. Қозғалыстағы нысандардың контурын анықтауға, қадағалауға арналған. Объектіні қадағалау, тану үшін маңызды.
-
Сурет сегментациялау алгоритмі: Глобалды және жергілікті таңдаулар
Сурет сегментациясы: қара-ақ суреттерді жасау үшін бағалау таңдау әдісі. Төңкергіштің негізгі принциптері мен қолданылуы туралы біліңіз.
-
Төмендетілген сапалы кескін қысу алгоритмі: EZW әдісі
Байырғы суреттерді қысқалау алгоритмі: EZW, толқындық түрлендірулер негізінде жоғары сапалы кескіндерді қысу үшін қолданылады. Нөлдік ағаштарды пайдаланады.
-
Гаусс бұлғылауы: сурет өңдеудегі Gaussian функциясының қолданылуы
Гаусс бұлғылауы – суреттегі шуды азайту және бөлгереу үшін қолданылатын әдіс. Графикалық бағдарламаларда жиі қолданылады, компьютерлік көруде маңызды.
-
Суреттерді өңдеудегі Otsu әдісі және оның түрлері
Оцү әдісі: кескіндерді автоматты түрде бөлу үшін қолданылатын тиімді алгоритм. Ішкі класс вариациясын азайту арқылы ең жақсы шешімді табады.
-
Кескіндерді өңдеудегі Превитт операторы
Prewitt операторы – сурет өңдеуде жиектерді анықтау үшін қолданылатын дискретті дифференциалдау операторы. Градиентті шамамен есептейді, жылдам әрі тиімді.
-
Бедеулерді видеода іздеу және қадағалау әдістері
Бейне қадағалау – камера арқылы жылжымалы нысандарды анықтау. Қолданысы: қауіпсіздік, медицина, трафик бақылау, AR және бейне өңдеу. Алгоритмдер қадамдарды талдайды.
-
Сурет пикселдерінің интенсивтілігінің салмақтық орташасы/моменттері
Сурет өңдеудегі пиксель қарқындылығының салмақты орташасы – сурет моменттері. Суреттерді тану, сегментациялау және түрлендірулерге қатысты маңызды.
-
Сурет өңдеудегі паразиттік компоненттерді жою алгоритмі
Сурет өңдеудегі «қырқу» алгоритмі – математикалық морфологияға негіделген, қаңқа және жұқару алгоритмдерін толықтыратын, артық бөлшектерді жоятын техника. Тексттік тануда қолданылады.
-
Алгоритмдік бейне жасау және текстура синтезі
Суреттерді алгоритм арқылы жасау: текстура синтезі – үлкен суреттерді кішкентай үлгіден құру, сурет өңдеу, 3D графика және кино өндірісінде қолданылады.
-
Качмарц әдісі және сызықтық теңдеулерді шешу алгоритмдері
Качмарз әдісі: Сызықтық теңдеулерді шешуге арналған итеративтік алгоритм. Бейне реконструкциясы, CT, сигнал өңдеуде қолданылады. ART техникасы.
-
Растрлық суреттерді векторлық форматқа түрлендіру
Растр суреттерін векторлық форматқа түрлендіру: негізгі мәліметтер, артықшылықтары мен шектеулері. Суреттерді өңдеу, масштабтау және сапасын арттыру.
-
Суреттерді тіркеу және панорама жасау әдістері
Суреттерді тіркеу: бірнеше суретті біріктіріп панорама немесе жоғары ажыратымдылықтағы сурет жасау. Тіркеу, калибрлеу, үйлестіру кезеңдерінен өтеді.
-
Цифрлік суреттің ажыратымдылығын өзгерту
Сурет ажыратымдылығын өзгерту: сандық суреттерді өзгерту, векторлық және растрлық графика түрлері, сапаны жоғалтусыз масштабтау туралы ақпарат.
-
Бейне қаптамасындағы қозғалыс бағалау алгоритмі
Блок сәйкестігі алгоритмі: бейнедегі қозғалысты бағалау, макроблоктарды іздеу, бейне сығылу тиімділігін арттыру. Компьютерлік графикада қолданылады.
-
Цифрлық бейне сапасын болжау әдісі
бейне сапасын бағалау, SSIM индексі, цифрлық кескіндер мен бейнелердің ұқсастығын өлшеу, сапаны анықтау әдісі. MSE, PSNR-дан айырмашылығы.
-
Суреттегі нысанның орны мен бағыты
Суреттегі нысандың орны мен бағытын анықтау: компьютерлік көрудегі «pose» ұғымы, трансформация матрицалары, және роботтарда қолданылуы.
-
Кескіндердегі ерекшеліктер: анықтама және қолданылуы
Суреттегі ерекшеліктер: компьютерлік көрудегі маңызды ақпарат, пішіндер, шеттер, қимылдар. Кескіндерді талдау үшін қолданылады.
-
Суреттемелерді жақсарту алгоритмі: Гаусс айырмасы
Сурет өңдеудегі DoG алгоритмі: Гаусс бүркеулерінің айырмасы арқылы сурет сапасын арттыру, жиіліктерді сүзу және ерекшелендіру. Бейне ғылымы.
-
Статистикалық пішін талдауы: Прокруст талдауының негіздері
Прокруст талдауы – нысандардың пішіндерін салыстыру әдісі. Статистикалық форма талдауы, бұрылу, шағылыстыру және оптималды түрлендіруді анықтауға көмектеседі. (158 әріп)
-
Кескіннің контрастын гистограмма арқылы реттеу әдісі
Сурет өңдеудегі гистограмманы теңестіру арқылы контрастты жақсарту әдісі. Түс диапазонын кеңейтіп, сурет сапасын арттыруға көмектеседі.
-
CellProfiler: Автоматты суреттерді талдауға арналған бағдарламалық қамтамасыз ету
CellProfiler – тегін, ашық кодты бағдарлама. Биологтарға микроскопиялық суреттерден автоматты түрде фенотиптерді өлшеуге көмектеседі. Windows, macOS, Linux үшін қолжетімді.
-
Негізгі матрица және стереосуреттердегі эпиполяр геометрия
Компьютерлік көрудегі негізгі матрица – стереосуреттердегі сәйкес нүктелерді байланыстыратын 3x3 матрица. 7 нүктелік сәйкестік бойынша есептеледі.
-
Кескіндегі қарқындылық немесе түстің өзгеру бағыты
Сурет градиенті – суреттегі түс немесе қарқынның бағытты өзгеруі. Бейне өңдеудегі негізгі құрал, шеттерді анықтауда маңызды.
-
Corner detection
-
Structure from motion
-
ANIMAL (image processing)
-
Scale-space segmentation
-
Computational visualistics
-
Active appearance model