Исследованы и разработаны научно-методические основы оптимизации идентификации микрообъектов, в частности, пыльцевых зерен на основе применения механизмов извлечения текстурных, геометрических, специфических характеристик и особенностей изображений. Разработана методика для оценки эффективности идентификации контура изображения по характеристикам приростов его кривой на основе широкого спектра функциональных зависимостей. Разработаны механизмы и вычислительные алгоритмы идентификации изображений на основе биквадратической, экспоненциальной, авторегрессионной, скользящей средней, адаптивно-сглаживающей, статистических моделей идентификации, а также связывания опорных точек на контуре. Предложены методы маскирования опорных точек, пиксельного представления, сегментирования, регулирования ширины границ сегментов, обнаружения изменений. Разработан обобщенный алгоритм идентификации на основе интерполяционной сплайн - функции Добеши и ортогональных полиномов 4, 8 порядков с механизмами извлечения текстурных, геометрических, специфических характеристик и особенностей изображений пыльцевых зерен. Реализован комплекс программ идентификации, распознавания, классификации, систематизации микрообъектов на языке С++, функциональные модули которого протестированы в среде параллельных вычислений «CUDA».
Исследованы и разработаны научно-методические основы оптимизации идентификации микрообъектов, в частности, пыльцевых зерен на основе применения механизмов извлечения текстурных, геометрических, специфических характеристик и особенностей изображений. Разработана методика для оценки эффективности идентификации контура изображения по характеристикам приростов его кривой на основе широкого спектра функциональных зависимостей. Разработаны механизмы и вычислительные алгоритмы идентификации изображений на основе биквадратической, экспоненциальной, авторегрессионной, скользящей средней, адаптивно-сглаживающей, статистических моделей идентификации, а также связывания опорных точек на контуре. Предложены методы маскирования опорных точек, пиксельного представления, сегментирования, регулирования ширины границ сегментов, обнаружения изменений. Разработан обобщенный алгоритм идентификации на основе интерполяционной сплайн - функции Добеши и ортогональных полиномов 4, 8 порядков с механизмами извлечения текстурных, геометрических, специфических характеристик и особенностей изображений пыльцевых зерен. Реализован комплекс программ идентификации, распознавания, классификации, систематизации микрообъектов на языке С++, функциональные модули которого протестированы в среде параллельных вычислений «CUDA».
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.