004.9Прикладные информационные (компьютерные) технологии. Обработка и создание документов. Компьютерная графика. Компьютерное моделирование. Компьютерные игры.
← назад
![](/i/search_round_green.gif)
Свободный доступ
![](/i/search_round_white.gif)
Ограниченный доступ
Автор: Кружкова И. И.
Изд-во ФГБОУ ВО Орловский ГАУ
Учебное пособие рассмотрено и одобрено на заседании методической комиссии по направлению 38.03.01 «Экономика», протокол № 10 от 17 марта 2016 г., и рекомендовано к изданию на заседании совета ФГБОУ ВО Орловский ГАУ, протокол № 7 от 24 марта 2016 г. Учебное пособие подготовлено в соответствии с требованиями ФГОС ВО по направлению 38.03.01 «Экономика» профиль «Бухгалтерский учёт, анализ и аудит» для углубленного изучения дисциплины «Компьютерный практикум по бухгалтерскому учёту». Цель данного пособия - приобретение студентами необходимых теоретических знаний и практических навыков в области организации и ведения бухгалтерского учёта в сельскохозяйственных организациях в условиях применения компьютерных средств автоматизации учёта.
Предпросмотр: Бухгалтерский учёт в сельском хозяйстве компьютерный практикум Учебное пособие.pdf (0,8 Мб)
Автор: Остапов
Рассмотрен этап бинаризации цветного 2D-изображения на связные области с пикселями объекта и фона в задачах идентификации с детальной оценкой системами компьютерного зрения состояния объектов природного происхождения и их массового количества, с высокой вариабельностью внутри классов, и близости самих классов. Предложен эффективный алгоритм бинаризации на основе кластеризации k-means с евклидовой метрикой, позволяющий устранить ряд сложностей при подборе алгоритмов для программной реализации в системах компьютерного зрения и удовлетворяющий требованиям к скорости и точности. Алгоритм сочетает в себе предобработку изображения с применением вспомогательного «нечёткого» кластера в алгоритме k-means для контроля качества отделения объекта от фона. Предобработка при определённых условиях исключает светлоту L цветовой шкалы CIELab (CIE 1976 Lab) из k-means.
Постановка проблемы: в ряде случаев обработка (маскирование) визуальных искажений, возникающих вслед-
ствие потерь пакетов данных в сетях с негарантированной доставкой, осуществляется на приемной стороне. Данная
задача решается с помощью алгоритмов восстановления изображений. Цель: классификация методов и принципов
восстановления изображений, выделение достоинств и недостатков существующих подходов, а также актуальных про-
блем и способов их решения. Результаты: рассмотренные подходы и принципы, положенные в основу работы алго-
ритмов восстановления регионов изображений, разделены на следующие классы: структурные, текстурные и основан-
ные на разреженном представлении данных. Представлены способы борьбы с высокой вычислительной сложностью
рассмотренных методов с применением подоптимальных процедур. Отображена связь между текстурными методами
восстановления и методами, основанными на разреженном представлении данных. Приведен анализ качества восста-
новления различных типов регионов на изображениях. Практическая значимость: на базе рассмотренных подходов
возможна разработка приложений, критичных к повторной передаче данных по сетям с негарантированной доставкой.