Словарь терминов и определений

Распознавание образов, научное направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназначенных для определения принадлежности данного объекта к одному из заранее выделенных классов объектов

Классификация - это систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия.

Сегментация – разбиения изображения на области представляющие интересы.

Признак - характеристика предмета, выступающая как элемент ориентировки в построении деятельности - . Посредством выделения существенных признаков происходит формирование понятия .

Бинаризация - перевод полноцветного или в градациях серого изображения в монохромное, где присутствуют только два типа пикселей (темные и светлые).

Квантование  - разбиение диапазона значений некоторой величины на конечное число интервалов.

Оператор Собеля - дискретный дифференциальный оператор, вычисляющий приближенное значение градиента яркости изображения.

Медиа́нный фи́льтр — один из видов цифровых фильтров, широко используемый в цифровой обработке изображений для уменьшения уровня шума. Значения отсчётов внутри окна фильтра сортируются в порядке возрастания (убывания) и значение, находящееся в середине упорядоченного списка, поступает на выход фильтра.

Кластеризация - задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

1. Цель и задачи

Цель:

Целью работы является создание автоматизированной системы обработки снимков клеток крови, включающей в себя ядро, подключаемые модули, базу данных для хранения обработанных снимков и их описаний и мультимедийную обучающую систему.

Исходные данные:

Снимки клеток крови, полученные с помощью аппаратного комплекса «Атлант».

Задачи:

Для выполнения поставленной цели необходимо решить множество задач: а) Обзор существующих решений, изучение их достоинств и недостатков б) Анализ предметной области и объектной среды в) Анализ исходных данных, для определения оптимальных методов обработки г) Разработка требований к аппаратному и програмному обеспечению д) Разработка концептуальной модели системы е) Разработка системных требований ж) Создание ядра программы, обеспечивающего загрузку изображения для последующей обработки, подключение модулей, обеспечивающих собственно обработку изображений, а также сохранение изображений и их описания в специально созданную базу данных з) Создание модулей обработки изображения, для решения следующих задач: -фильтрация изображения для удаления случайных шумов; -бинаризация и квантование для упрощения обработки снимков; -сегментация и квантование изображения для выделения объектов; -классификация изображения и описание предварительно выделенных объектов и) Создание базы данных для хранения классифицированных снимков с их описанием к) Создание мультимедийной обучающей системы, состоящей из двух частей: обучение работе с программой и обработке снимков с её помощью и руководства по созданию дополнительных модулей для программы л) Тестирование работы ядра и подключенных модулей на реальных снимках крови м) Отчёт о проделанной работе