Розробка системи для виділення контурів та сегментації об'єктів на зображеннях за допомогою класичнихалгоритмів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorАхмадов, М. М. оглиuk
dc.date.accessioned2025-03-19T08:30:21Z
dc.date.available2025-03-19T08:30:21Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ магістерській роботі розробляється тема «Розробка системи для виділення контурів та сегментації об'єктів на зображеннях за допомогою класичних алгоритмів». Мета роботи – створення швидкодійної та ресурсоефективної системи для обробки зображень, яка забезпечує високу якість виділення контурів і сегментації об’єктів у різних умовах, включаючи зашумлені зображення та обмежені обчислювальні ресурси. Для досягнення цієї мети використано класичні алгоритми, такі як оператори Собеля, Кенні, Робертса, метод порогової сегментації та вододілу. В результаті проведених досліджень і розробки системи реалізовано модульну архітектуру, що включає основні етапи обробки зображень: передобробку, виділення контурів і сегментацію. Проведено тестування на наборах даних із простими геометричними об’єктами, природними сценами, медичними зображеннями та шумовими зображеннями. Це дозволило оцінити ефективність і стабільність роботи системи, а також запропонувати напрямки для її вдосконалення, включаючи покращення стійкості до шуму та автоматизацію налаштування параметрів обробки.uk
dc.description.abstractThe master’s thesis is focused on the topic "Development of a system for contour detection and object segmentation in images using classical algorithms." The aim of the study is to develop a fast and resource-efficient image processing system that ensures high-quality contour detection and object segmentation under various conditions, including noisy images and limited computational resources. To achieve this goal, classical algorithms such as Sobel, Canny, and Roberts operators, as well as threshold segmentation and watershed methods, have been applied. As a result of the research and system development, a modular architecture has been implemented, incorporating key image processing stages: preprocessing, contour detection, and segmentation. Testing was conducted on datasets including simple geometric objects, natural scenes, medical images, and noisy images. This allowed the evaluation of the system's efficiency and stability, as well as the proposal of directions for its improvement, such as enhanced noise resilience and automation of processing parameter adjustment.en
dc.identifier.citationАхмадов, М. М. огли Розробка системи для виділення контурів та сегментації об'єктів на зображеннях за допомогою класичнихалгоритмів = Development of a system for contour detection and segmentation of objects in images using classical algorithms: кваліфікаційна робота магістра / М. М. огли Ахмадов. – Одеса, 2024. – 73 с.uk
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/40820
dc.language.isouk
dc.publisherОдеський національний університет імені І. І. Мечниковаuk
dc.subject122 комп’ютерні наукиuk
dc.subjectмагістрuk
dc.subjectвиділення контурів об'єктівuk
dc.subjectвиділення сегментації об'єктівuk
dc.subjectкласичні алгоритмиuk
dc.titleРозробка системи для виділення контурів та сегментації об'єктів на зображеннях за допомогою класичнихалгоритмівuk
dc.title.alternativeDevelopment of a system for contour detection and segmentation of objects in images using classical algorithmsen
dc.typeDiplomasen
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ахмадов М. М. огли.pdf
Розмір:
5.27 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Магістри МФІТ