Библиотека Амурского Государственного Университета

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

БД "Статьи" - результаты поиска

Вид поиска

БД "Книги"

БД "Статьи"

Труды АМГУ

Выпускные квалификационные работы

Антитеррор

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=цифровое изображение<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Лазеры для проекционного телевидения [Текст] / материал подгот. Марина Малыгина // Наука в России. - 2012. - № 3. - С. 33-35 : 2 рис. - По материалам Агентства научной информации "ФИАН-информ" . - ISSN 0869-7078

УДК

^a621.371.8

^a621.397

ББК 32.86-5 + 32.94
Рубрики: Радиоэлектроника
Квантовые приборы
Телевидение
Кл.слова (ненормированные):
RGB пиксели -- источники света -- красные лазеры -- ксеноновые лампы -- лазерные дисплеи -- лазеры -- люминофоры -- наноструктуры -- полупроводниковые кристаллы -- проекционное телевидение -- светодиоды -- трехцветные пиксели -- цифровое изображение -- электронно-лучевая трубка
Аннотация: Рассматривается очередной этап создания эффективных лазеров для проекционного телевидения - мощных и одновременно миниатюрных источников света, формирующих трехцветные RGB (красный, зеленый, синий) - пиксели (элементы цифрового изображения). Принцип таких устройств основан на логическом развитии электронно-лучевой трубки, в которой люминофор заменен на полупроводниковый кристалл.

Доп.точки доступа:
Малыгина, М. \.\; Малыгина, М.; Российская академия наук \физический инстут им. п. н. лебедева\; РАН \физический инстут им. п. н. лебедева\ФИАН; Физический инстут им. П. Н. Лебедева РАН; Физический инстут им. П. Н. Лебедева Российской академии наук; Агентство научной информации "ФИАН-информ"; ФИАН-информ, агентство научной информации

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Козловский, П. А.
Поиск нечетких дубликатов на основе бинарных шаблонов [Текст] / П. А. Козловский, С. О. Старков, А. А. Тельных // Информационные технологии. - 2013. - № 9. - С. 47-51. - Библиогр.: с. 51 (6 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.93

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Распознавание и преобразование образов
Кл.слова (ненормированные):
алгоритмы нечеткого сравнения -- бинарные шаблоны -- интегральные изображения -- нечеткие дубликаты изображений -- цифровое изображение
Аннотация: Представлен алгоритм для поиска нечетких дубликатов на основе бинарных шаблонов.

Доп.точки доступа:
Старков, С. О. (доктор физико-математических наук); Тельных, А. А. (кандидат физико-математических наук)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Салмиянов, Владислав Олегович.
Система нейросетевой диагностики морфологических характеристик рентгеновских снимков легких: реализация на платформе MATLAB [Текст] / В. О. Салмиянов, А. А. Синагатулин, А. Г. Масловская // Информатика и системы управления. - 2024. - № 2 (80). - С. 97-409 : 6 рис. - Библиогр. в конце ст.

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника--Распознавание и преобразование образов
Кл.слова (ненормированные):
рентгенографический снимок легкого -- цифровое изображение -- растровое изображение -- сверточная нейронная сеть -- глубокоуровневая сеть -- задача классификации -- платформа MATLAB -- нейросетевая диагностика -- нейронные сети -- COVID-19
Аннотация: В работе представлен результат апробации и расширения функционала нейронной сверточной глубокоуровневой сети для решения задач классификации рентгеновских снимков при диагностике заболеваний легких человека. Основным компонентом системы интеллектуальной диагностики является предварительно обученная сеть ResNet50, реализованная в среде Matlab. Дополнительное обучение сети проводилось с использованием сформированного банка данных цифровых снимков человеческих легких, полученных с помощью флюорографического аппарата, и рентгеновских снимков, размещенных в открытом источнике. В целях повышения качества детектирования реализована процедура предпроцессорной обработки цифровых изображений. Применяемые алгоритмы обучения позволили добиться общей точности распознавания в 96% для диагностических случаев: COVID-19 затенения областей легкого, вирусной пневмонии и здоровых снимков легких.

Доп.точки доступа:
Синагатулин, Антон Андреевич; Масловская , Анна Геннадьевна (доктор физико-математических наук; профессор)

Имеются экземпляры в отделах: всего 3 : н.з. (1), аб. (1), эн.ф. (1)
Свободны: н.з. (1), аб. (1), эн.ф. (1)

Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика за 03.09.2024
Число запросов	52237
Число посетителей	1
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)