Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 19.02.2010 входит в новый «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук»
Аннотации (10.2015) : ПОДАВЛЕНИЕ ШУМОВ В ЗАДАЧЕ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ И СЕГМЕНТАЦИИ ТОМОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ПОДАВЛЕНИЕ ШУМОВ В ЗАДАЧЕ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ И СЕГМЕНТАЦИИ ТОМОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

 

© 2015 г.     М. Я. Марусина, доктор техн. наук; А. П. Волгарева, магистрант; В. С. Сизиков, доктор техн. наук 

Университет ИТМО, Санкт-Петербург

Е-mail: marusina_m@mail.ru, volgareva2007@rambler.ru, sizikov2000@mail.ru

В статье рассмотрен вопрос о влиянии шумов на выделение границ (контуров) между областями томографического изображения и, как следствие, на сегментацию изображения. Выделение границ связано с дифференцированием изображения, а дифференцирование зашумленных функций является некорректной задачей (неустойчивой по отношению к шумам на изображении). Предлагается выполнять подавление шумов не только известными способами фильтрации, но и с использованием сглаживающих (аппроксимирующих) сплайнов. Приведенные численные примеры показывают повышение точности выделения границ в результате использования сплайнов.

Ключевые слова: томографические изображения, выделение границ, численное дифференцирование, фильтрация шумов, сплайн-аппроксимация.

Коды OCIS: 100.0100

УДК 621.397.3

Поступила в редакцию 08.04.2015.

ЛИТЕРАТУРА

1.         Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. СПб.: Питер, 2002. 608 с.

2.         Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.

3.         Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.

4.        Магонов Е.П., Трофимова Т.Н. Автоматическая сегментация МРТ-изображений головного мозга: методы и программное обеспечение // ИМЧ РАН. Лекции и обзоры. 2012. Т. 3. № 3. С. 35–40.

5.         Иванов В.А., Марусина М.Я., Сизиков В.С. Обработка измерительной информации в условиях неопределенностей // Контроль. Диагностика. 2001. № 4. С. 40–43.

6.        Марусина М.Я. Оптимизация измерительных преобразований на основе теоретико-группового анализа // Изв. вузов. Приборостроение. 2005. Т. 48. № 3. С. 27–31.

7.         Марусина М.Я. Коррекция неоднородности основного магнитного поля МР томографа на постоянных магнитах // Дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук. СПб: ИТМО, 1993. 128 с.

8.        Сизиков В.С. Обратные прикладные задачи и MatLab. СПб.: Лань, 2011. 256 с.  

9.        Сизиков В.С., Экземпляров Р.А. Последовательность операций при фильтрации шумов на искаженных изображениях // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 1. С. 39–48.  

10.       Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986. 288 с.  

11.       Верлань А.Ф., Сизиков В.С. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. Киев: Наук. думка, 1986. 544 с.  

12.       Сизиков В.С. Математические методы обработки результатов измерений. СПб.: Политехника, 2001. 240 с.  

13.       Petrov Yu.P., Sizikov V.S. Well-posed, ill-posed and intermediate problems with applications. Leiden–Boston: VSP, 2005. 234 p.

14.       Engl H.W., Hanke M., Neubauer A. Regularization of inverse problems. Dordrecht: Kluwer, 1996. 328 p.

15.       Lim J.S. Two-dimensional signal and image processing. New Jersey: Prentice Hall PRT, 1990. 694 p.

16.       Марусина М.Я. Инвариантный анализ и синтез в моделях с симметриями. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2004. 144 с.

17.       Иванов В.А., Марусина М.Я., Флегонтов А.В. Инвариантные аппроксимации и их применение в МР томографии // Научное приборостроение.  2003. Т. 13. № 2. С. 22–26.

18.       Bankman I.H. (ed.). Handbook of medical image processing and analysis. Burlington: Elsevier, 2009. 984 p.

19.       Анодина-Андриевская Е.М., Божокин С.В., Марусина М.Я., Полонский Ю.З., Суворов Н.Б. Перспективные подходы к анализу информативности физиологических сигналов и медицинских изображений человека при интеллектуальной деятельности // Изв. вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54. № 7. С. 27–35.

 

 

Полный текст >>>