Детальная информация

Название: Применение интерполяции при обработке изображений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.04 «Электроника и наноэлектроника» ; образовательная программа 11.03.04_05 «Радиофизика и электроника»
Авторы: Цзин Имин
Научный руководитель: Кудряшова Татьяна Юрьевна
Другие авторы: Савченко Екатерина
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт физики, нанотехнологий и телекоммуникаций
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: обработка изображений; интерполяция методом ближайшего соседа; билинейная интерполяция; бикубическая интерполяция; кубическая B-сплайн интерполяция; image processing; nearest neighbor interpolation; bilinear interpolation; bicubic interpolation; cubic B-spline
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 11.03.04
Группа специальностей ФГОС: 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-4247
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно: Новинка

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию применения интерполяции при обработке изображений. Интерполяция изображений - один из основных методов обработки изображений, который широко применяется. На основе рассмотренных методов обработки изображений может быть улучшено программное обеспечение для получения более высокого качества изображения. В работе представлены четыре рабочих программы интерполяции: ближайшего соседа, билинейной интерполяции, бикубической интерполяции и кубической B-сплайновой интерполяции, реализованные в Matlab. Написаны программы для увеличения изображения. Проведено субъективное и объективное сравнение увеличенных и обработанных изображений с использованием этих четырех алгоритмов интерполяции. Сравнена резкость обработанных изображений субъективно, невооруженным глазом, и с использованием Matlab, для сравнения резкости изображения до и после обработки. Также проведено сравнение временной эффективности и трудоемкости различных алгоритмов интерполяции.

The given work is devoted to research on the application of interpolation in image processing. Image interpolation is one of the most basic image processing techniques that has been widely studied and applied. Based on this technology, image processing techniques can be improved in software to obtain higher image quality. In this section, I first introduced four working principles of nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation, and cubic B-spline interpolation. Then use Matlab to program these four interpolation methods accordingly to enlarge the image. Finally, subjectively and objectively compare the results of the magnified and processed images using these four interpolation algorithms, and compare the sharpness of the processed images subjectively with the naked eye, and again use Matlab to write a program to calculate the image sharpness before and after processing, and the processor efficiency for four algorithms.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 1
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика