Метою даної роботи є реалізація та дослідження методів фільтрації виділення об'єктів на зображеннях. Суть полягає в оцінці можливостей використання диференціальних фільтрів в задачах виділення об'єктів на складному фоні. Робиться спроба вирішення задачі визначення вибору фільтра, залежно від характеру зображення і шуканих об'єктів на них. Робиться спроба вирішення задачі визначення вибору фільтра, залежно від характеру зображення і шуканих об'єктів на ній. Був розроблений програмний продукт генерації шуму Гауса та імпульсного шуму. В результаті експерименту взято безліч фігур (прямокутник, трикутник, шестикутник). Промодельовано ці фігури з тонкими і товстими контурами, силуетне зображення цих же фігур. На ці фігури були накладені шуми Гауса з різними відхиленнями. З використанням різних диференціальних фільтрів побудовані і визначені безлічі зображень. На базі висновків був розроблений метод ефективності використання фільтрів в задачах виділення об'єктів. ОБ'ЄКТ, ФОН, КОНТРАСТУВАННЯ, ФІЛЬТР, ГРАДІЕНТНА МАСКА, ГРАДІЕНТ, РОЗПІЗНАВАННЯ, ОБРАЗ, ФРАГМЕНТ, ПРИЗНАКИ, ЯРКІСТЬ, ДЕТЕКТОРИ КОРДОНІВ, ШУМ. Целью данной работы является определение эффективности методов фильтрации в задачах распознавания объектов на изображении. Суть заключается в оценке возможностей использования дифференциальных фильтров в задачах выделения объектов на сложном фоне. Делается попытка решения задачи определения выбора фильтра, в зависимости от характера изображения и искомых объектов на ней. Был разработан программный продукт генерации шума Гаусса и импульсного шума. В результате эксперимента взято множество фигур (прямоугольник, треугольник, шестиугольник и т.д.). Промоделировано эти фигуры с тонкими и толстыми контурами, силуэтное изображение этих же фигур. На эти фигуры были наложены шумы Гаусса с различными отклонениями. С использованием различных дифференциальных фильтров построены и определены множества изображений. На базе выводов был разработан метод эффективности использования фильтров в задачах выделения объектов. ОБЪЕКТ, ФОН, КОНТРАСТИРОВАНИЕ, ФИЛЬТР, ГРАДИЕНТНАЯ МАСКА, РАСПОЗНАВАНИЯ, ОБРАЗ, ФРАГМЕНТ, ПРИЗНАКИ, ЯРКОСТЬ, ДЕТЕКТОРЫ ГРАИЦ, ШУМ. The aim of this work is to determine the effectiveness of filtering techniques in pattern recognition of objects in images. The bottom line is the possibility of using differential filter in selecting objects on a complex background. Attempts to solve the problem definition filter selection, depending on the nature of the image and the desired objects on it. Was developed software Gaussian noise generation and impulse noise. The experiment taken many shapes (rectangle, triangle, hexagon, etc.). These figures are modeled with thin and thick outlines, silhouette picture of the same figures. These figures were superimposed Gaussian noise with various disabilities. Using various differential filters are constructed and defined set of images. On the basis of the findings we developed a method efficiency filters in the tasks of selecting objects. OBJECT, VON, CONTRAST, FILTERS, GRADIENT MASK RECOGNITION, IMAGE, FRAGMENTS, FEATURES, BRIGHT, DETECTORS BORDERS, NOISE.
