Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://ela.kpi.ua/handle/123456789/25609
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorТерещенко, Тетяна Олександрівна-
dc.contributor.authorМельниченко, Олександр Леонідович-
dc.date.accessioned2019-01-08T15:38:18Z-
dc.date.available2019-01-08T15:38:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationМельниченко, О. Л. Фільтрація зображень за допомогою вейвлет - перетворень в орієнтованому базисі : магістерська дис. : 171 Електроніка / Мельниченко Олександр Леонідович. – Київ, 2018. – 122 с.uk
dc.identifier.urihttp://ela.kpi.ua/handle/123456789/25609-
dc.language.isoukuk
dc.subjectвейвлет-перетворення в орієнтованому базисіuk
dc.subjectфільтрація зображеньuk
dc.subjectсистема розпізнання автомобільних знаківuk
dc.subjectwavelet transform in the oriented basisuk
dc.subjectimage filteringuk
dc.subjectsystem of recognition of road signsuk
dc.subjectвейвлет-преобразования в ориентированном базисеuk
dc.subjectфильтрация изображенийuk
dc.subjectсистема распознавания автомобильных знаковuk
dc.titleФільтрація зображень за допомогою вейвлет - перетворень в орієнтованому базисіuk
dc.typeMaster Thesisuk
dc.format.page122 с.uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc621.314uk
dc.description.abstractukМетою дослідження є розробка способу та алгоритму фільтрації на базі вейвлет-перетворення в орієнтованому базисі для підвищення якості фільтрації зображення для розпізнавання номерного знаку автомобілів. Для порівняння ефективності розробленого алгоритму були використані алгоритми на основі вейвлет-перетворення Хаара, дуального та дуально-комплексного вейвлет-перетворень. Моделювання використаних алгоритмів фільтрації, з метою отримання практичних результатів, проводилось в середовищі Matlab. Кількісним показником ефективності фільтрації було обрано значення середньоквадратичної помилки, яка обчислювалась для кожного методу при зміні значень порогу від 0 до 100. В результаті проведення дослідження було отримано зображення відфільтровані використаними методами та залежності середньоквадратичної помилки фільтрації від рівня порогу для двох варіантів задання порогової функції: жорсткого та м'якого. Отримані залежності дозволяють знайти найбільш придатний поріг фільтрації для кожного методу. Проаналізувавши результати, можна побачити, що метод фільтрації на основі ОБ-перетворення має найменше значення середньоквадратичної помилки, тому є найбільш придатним для використання в системах автоматичного розпізнавання номерних знаків. Також показано, що м'який спосіб задання порогу краще підходить для фільтрації цифрових зображень.uk
dc.description.abstractenThe aim of the study is to develop a method and algorithm for filtration based on a wavelet transform in a targeted basis for improving the quality of image filtering for recognizing the license plate of cars. To compare the efficiency of the developed algorithm, algorithms based on wavelet transformation were used Haar, dual and dual-complex wavelet transformations. Simulation of the used filtration algorithms, in order to obtain practical results, was carried out in Matlab environment. A quantitative indicator of the effectiveness of the filtering was selected as the mean- error error, which was calculated for each method when changing threshold values from 0 to 100. As a result of the study, the image was filtered using the methods used and the dependence of the mean square error of the filter on the threshold level for the two variants of the assignment threshold function: hard and soft . The resulting dependencies allow you to find the most suitable filtration threshold for each method. After analyzing the results, one can see that the OB-based filtering method has the least value of the mean-square error, so it is most suitable for use in automatic identification systems of license plates. It is also shown that the method of setting the threshold is better suited for filtering digital images.uk
dc.description.abstractruЦелью исследования является разработка способа и метода фильтрации на базе вейвлет-преобразования в ориентированном базисе для повышения качества фильтрации изображения для распознавания номерного знака автомобилей. Для сравнения эффективности разработанного алгоритма были использованы алгоритмы на основе вейвлет-преобразования Хаара, дуального и дуально-комплексного вейвлет-преобразований. Моделирование использованных алгоритмов фильтрации, с целью получения практических результатов, проводилось в среде Matlab. Количественным показателем эффективности фильтрации был избран значение среднеквадратичной ошибки, которая исчислялась для каждого метода при изменении значений порога от 0 до 100. В результате проведения исследования были получены изображения отфильтрованные использованными методами и зависимости среднеквадратичной ошибки фильтрации от уровня порога для двух вариантов задания пороговой функции: жесткого и мягкого. Полученные зависимости позволяют найти наиболее подходящий порог фильтрации для каждого метода. Проанализировав результаты, можно увидеть, что метод фильтрации на основе ОБ-преобразования имеет наименьшее значение среднеквадратичной ошибки, поэтому является наиболее пригодным для использования в системах автоматического распознавания номерных знаков. Также показано, что мягкий способ задания порога лучше подходит для фильтрации цифровых изображений.uk
Appears in Collections:Магістерські роботи
Магістерські роботи

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Melnychenko_magist.pdf2.35 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.