Автоматизированная система колоризации полутонового изображения
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
алгоритмом обучения являются алгоритмы обратного распространения и LMS. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью инструментального средства Enterprise Architect 8.0. В ходе работы были сформулированы требования к техническому обеспечению и обоснован выбор средств автоматизации. Программное обеспечение системы разработано в среде IDEA 10.0 на языке высокого уровня Java 1.6 под управлением ОС Windows 7. Программное обеспечение полностью соответствует требованиям, описанным в техническом задании.
В разделе безопасности жизнедеятельности проведен анализ напряженности труда пользователя системы. Общая оценка напряженности труда пользователя относится к оптимальному классу 1, результаты анализа представлены в таблице 3.1.
В разделе технико-экономического обоснования произведен расчет экономической эффективности инвестиционных затрат на внедрение, интегральный эффект составил 182 107 руб. (затраты можно считать эффективными), срок возврата капитальных вложений составил около 19 месяцев, что является допустимым для аналогичных систем.
Список использованных источников
1Онлайн энциклопедия [Электронный ресурс]. - ">www.wikipedia.org
Головко, В.А под ред. проф. Галушкина, А.И. Нейронные сети: обучение, организация и применение [Текст]/ Головко, В.А. - ИПРЖР, Москва, 2001 г.
3Eitan Sharon Segmentation by Weighted Aggregation CVPR [Текст]. - 2004 г., 45 с.
4Компьютерная Графика и Мультимедиа Сетевой журнал Выпуск №4(4)/2006 Методы сегментации изображений: автоматическая сегментация [Электронный ресурс]. -
">Эффективная сегментация изображений на графах [Электронный ресурс]. -
">Борисов, Е.С. Нейронные сети: обучение с учителем [Электронный ресурс]/ Борисов, Е.С.-
7Doyle, W. Operations useful for wordsity invariant pattern recognition. // Journal ACM. [Текст]/ Doyle, W.. - 1962 Том. 9, № 2. С. 259-267.
8Хайкин, С. Нейронные сети [Текст]/ Хайкин, С. - Москва, 2006 г. - 1105 с.
Леоненков, А. Самоучитель UML [Текст] / А. Леоненков. - СПб. : БХВ- Санкт-Петербург, 1999. - 304 с
Дерябкин, В.П. Проектирование автоматизированных систем обработки информации и управления. Курс лекций. СГАУ, 2011 г. [Текст]/ Дерябкин, В.П.. - 120с.
Прохоров, С.А. Аппроксимативный анализ случайных процессов. [Текст]/А.С.Прохоров. -2-е изд., перераб. и доп./СНЦ РАН, 2001. - 125с.
Хорстман, К.С., Корнелл, Г. Java 2 для профессионалов Том 2, 2009 г. [Текст]/Хорстман, К.С., Корнелл, Г.. - 586 с.
СТО СГАУ 02068410-004-2007. Общие требования к оформлению учебных текстовых документов: Методические указания [Текст]. - Самара, 2007
СТП СГАУ 6.1.4. Общие требования к оформлению учебных текстовых документов [Текст]. - Самара, Самарский аэрокосмический университет, 1997. - 16 с.
Семенов, А.Б. Обработка и анализ изображений с использованием языка JAVA ">[Электронный ресурс]/Семенов, А.Б.. - Курс подготовлен при поддержке Sun Microsystems, Тверь 2007 - www.sun.ru
Колоризация полутонового изображения [Текст] / А.П. Платонов, И.В. Лезина // Королевские чтения: всероссийская молодежная научная конференция / Самарск. гос. аэрокосмич. ун-т им. академика С.П. Королева. Самара: СГАУ, 2011.
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Руководство пользователя
Автоматизированная система
Колоризация полутоновых изображений
А.1 Введение
Автоматизированная система предназначена для колоризации черно-белых изображений. Пользователь может загружать черно-белые изображения, сегментировать их, провести колоризацию и сохранять в файл.
А.2 Необходимые условия применения
Минимальные системные требования к техническому и программному обеспечению:
-IBM - совместимый компьютер с тактовой частотой процессора 233 МГц и более;
-объем оперативной памяти не менее 1 Гб;
-жесткий диск не менее 1 Гб
-монитор с разрешением 800x600;
-видеокарта 128Mб с поддержкой 256 цветов;
-манипулятор мышь;
-Операционная система с поддержкой JVM.
А.3 Подготовка к работе
Для работы системы необходимо запустить модуль start.bat.
А.4 Описание операций
Главная форма приложения
Рисунок А.1 - Главная форма приложения
На главной форме приложения пользователю предоставляется выбор действия с помощью меню приложения. Пользователь может перейти к работе с нейронными сетями, просмотреть справку работы с приложением либо перейти непосредственно с работе с изображением. В случае выбора пункта меню Изображение появляется окно выбора изображения
Рисунок А.2 - Окно выбора изображения
После выбора изображения появляется окно выбора параметров сегментирования. Здесь можно выбрать функцию сегментирования (Гаусса либо Лапласа) и задать параметры функции, после чего нажать кнопку Сегментировать, либо выполнить сегментацию вручную, нажав кнопку Выполнить вручную.
Рисунок А.3 - Выбор параметров сегментирования
В разработанном приложении перед сегментацией изображения пользователь задает следующие параметры: Функция сегментирования (Лаплас или Гаусс), коэффициент размытия (для функции Гаусса), коэффициент сегментирования (на основании которого принимается решение о соединении двух графов), минимальный размер сегмента (в пикселях). После этого происходит автоматическая сегментация изображения на основе выбранных параметров (рисунок А.4).
Рисунок А.4 - Сегментированное изображение
Для сег