Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям

Laser beam spot images have been analyzed according to a number of features which were specific to graphical objects of this kind. Statistical and geometrical informa-tional features of laser spot images were extracted; in particular, the Hemming distance between fuzzy hash function values for the a...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2014
Автори: Kondratenko, N. R., Snihur, O. O.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2014
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/32104
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-32104
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-321042014-12-22T16:35:13Z Fuzzy modeling in the problem of evaluating the laser spot image quality Нечеткое моделирование в задаче оценки качества изображений лазерних пятен Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям Kondratenko, N. R. Snihur, O. O. Laser beam spot images have been analyzed according to a number of features which were specific to graphical objects of this kind. Statistical and geometrical informa-tional features of laser spot images were extracted; in particular, the Hemming distance between fuzzy hash function values for the analyzed and the template images is proposed as one of the features. Fuzzy hash functions allow identifying an image even in a case of small modifications. A slight change in an argument of such a function does not result in the change of its value. A fuzzy classifier model has been developed, which assigns input images to classes according to the quality of the laser spot image in them. Classification results may be interpreted as a laser beam quality indication; a measure of how well the laser beam can be focused. The system does not only identify the object on an image, a laser spot in the current context, but also provides a qualitative estimation of its correspondence to the template image.  Проанализированы изображения пятен лазерных пучков по ряду характеристик, специфических для графических объектов такого рода. Выделены статистические и геометрические информационные признаки изображений лазерных пятен, в частности предложено кодовое расстояние между значениями нечетких хэш-функций для изучаемого и эталонного изображений в качестве одного из признаков. Нечеткие хеш-функции дают возможность идентифицировать изображение даже при наличии в нем незначительных изменений. Несущественное изменение аргумента такой функции не ведет к изменению ее значения. Построена модель нечеткого классификатора, распределяющая входные изображения на классы по качеству представленного на них лазерного пятна. Результаты классификации могут интерпретироваться как показатель качества пучка лазера, степень того, насколько хорошо лазерный луч может быть сфокусирован. Система не только идентифицирует объект на изображении, в данном случае лазерное пятно, но и предоставляет качественную оценку меры его соответствия заданному объекту-эталону. Аналізуються зображення плям лазерних пучків за рядом характеристик, специфічних для графічних об’єктів такого роду. Виділено статистичні та геометричні інформаційні ознаки зображень лазерних плям, зокрема запропоновано як одну з ознак ввести кодову відстань між значеннями нечітких хеш-функцій для досліджуваного та еталонного зображень. Нечіткі хеш-функції дають змогу ідентифікувати зображення навіть за наявності в ньому незначних змін. Незначна зміна аргумента такої функції не веде до зміни її значення. Побудовано модель нечіткого класифікатора, що розподіляє вхідні зображення на класи за якістю представленої на них лазерної плями. Результати класифікації можуть інтерпретуватися як показник якості пучка лазера, міру того, наскільки добре лазерний промінь може бути сфокусований. Система не лише ідентифікує об’єкт на зображенні, в даному випадку лазерну пляму, але й надає якісну оцінку міри його відповідності заданому об’єкту-еталону. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2014-09-30 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/32104 System research and information technologies; No. 3 (2014); 7-16 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2014); 7-16 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2014); 7-16 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/32104/28783 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
institution System research and information technologies
collection OJS
language Ukrainian
format Article
author Kondratenko, N. R.
Snihur, O. O.
spellingShingle Kondratenko, N. R.
Snihur, O. O.
Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
author_facet Kondratenko, N. R.
Snihur, O. O.
author_sort Kondratenko, N. R.
title Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
title_short Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
title_full Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
title_fullStr Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
title_full_unstemmed Нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
title_sort нечітке моделювання в задачі оцінки якості зображень лазерних плям
title_alt Fuzzy modeling in the problem of evaluating the laser spot image quality
Нечеткое моделирование в задаче оценки качества изображений лазерних пятен
description Laser beam spot images have been analyzed according to a number of features which were specific to graphical objects of this kind. Statistical and geometrical informa-tional features of laser spot images were extracted; in particular, the Hemming distance between fuzzy hash function values for the analyzed and the template images is proposed as one of the features. Fuzzy hash functions allow identifying an image even in a case of small modifications. A slight change in an argument of such a function does not result in the change of its value. A fuzzy classifier model has been developed, which assigns input images to classes according to the quality of the laser spot image in them. Classification results may be interpreted as a laser beam quality indication; a measure of how well the laser beam can be focused. The system does not only identify the object on an image, a laser spot in the current context, but also provides a qualitative estimation of its correspondence to the template image. 
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2014
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/32104
work_keys_str_mv AT kondratenkonr fuzzymodelingintheproblemofevaluatingthelaserspotimagequality
AT snihuroo fuzzymodelingintheproblemofevaluatingthelaserspotimagequality
AT kondratenkonr nečetkoemodelirovanievzadačeocenkikačestvaizobraženijlazernihpâten
AT snihuroo nečetkoemodelirovanievzadačeocenkikačestvaizobraženijlazernihpâten
AT kondratenkonr nečítkemodelûvannâvzadačíocínkiâkostízobraženʹlazernihplâm
AT snihuroo nečítkemodelûvannâvzadačíocínkiâkostízobraženʹlazernihplâm
first_indexed 2024-04-08T15:03:46Z
last_indexed 2024-04-08T15:03:46Z
_version_ 1795779331621912576