En savoir plus
Obespechenie kachestwa, weroqtno, qwlqetsq naibolee rasprostranennoj i naibolee izuchennoj problemoj obrabotki izobrazhenij. Predpolagaetsq, chto izobrazhenie iskazheno impul'snym shumom. V ätoj knige popytka ocenit' shum w otdel'nom izobrazhenii oceniwaetsq s ispol'zowaniem algoritma PCA. Izobrazhenie delitsq na segmenty, i shum oceniwaetsq s pomosch'ü analiza glawnyh komponentow (PCA). Dlq segmentacii izobrazheniq ispol'zuetsq konturnyj podhod. Predlagaetsq model', kotoraq ispol'zuetsq dlq ocenki standartnogo otkloneniq shuma w zashumlennom izobrazhenii. Model' RGB budet ispol'zowat'sq dlq ocenki shuma izobrazheniq. Shum udalqetsq posredstwom analiza glawnyh komponentow s segmentaciej na osnowe konturow. Jeto obespechiwaet äffektiwnost' ocenki i udaleniq shuma. V ätoj knige predstawlena ¿¿äffektiwnaq tehnika segmentacii cwetnyh izobrazhenij. On obespechiwaet horoshij kompromiss mezhdu tochnost'ü i wremenem wypolneniq: on namnogo bystree, chem metody, i znachitel'no tochnee, chem metody. Predlozhennyj metod obespecheniq kachestwa mozhet äffektiwno ispol'zowat'sq w razlichnyh prilozheniqh obrabotki izobrazhenij, takih kak cifrowye kamery, i prewoshodit ego blagodarq swoej proizwoditel'nosti i prostote.
A propos de l'auteur
Dr. Smita Sharma arbeitet derzeit als außerordentliche Professorin in der Abteilung AIML & Cyber ¿¿Security des Sagar Institute of Research & Technology, Bhopal.Zu ihren Interessengebieten gehören Cybersicherheit und digitale Forensik.Dr. Kalpana Rai arbeitet derzeit als HoD in der Abteilung AIML und Cybersicherheit. Ihre Interessengebiete: IoT, KI und Deep Learning.
