MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes

Обработка сигналов и изображений\image Processing Toolbox

Список литературы по обработке изображений в MATLAB

  • Адаптивные методы обработки изображений. Сб. науч. тр. под ред. В.И. Сифорова, Л.П. Ярославского – М.: Наука, 1988. – 244 с.
  • Беликова Т.П., Кронрод М.А., Чочиа П.А., Ярославский Л.П. Цифровая обработка фотоснимков поверхности Марса, переданных АМС “Марс–4” и “Марс–5” // Косм. исслед. – 1975. – Т.13, вып. 6. – С. 898–906.
  • Беликова Т.П. Моделирование линейных фильтров для обработки рентгеновских изображений в задачах медицинской диагностики // Цифровая оптика. Обработка изображений и полей в экспериментальных исследованиях / Под ред. В.И. Сифорова и Л.П. Ярославского. – М.: Наука, 1990. – 176 с.
  • Беликова Т.П. Некоторые методы цифрового препарирования изображений // Цифровая обработка сигналов и ее применение.– М.: Наука, 1981. – С.87–98.
  • Беликова Т.П. Синтез линейных фильтров для выделения диагностически важных объектов в задачах медицинской интроскопии // Цифровая оптика в медицинской интроскопии. – М.: Ин–т проблем передачи информ., 1992. – С. 57–72.
  • Беликова Т.П., Ярославский Л.П. Использование адаптивных амплитудных преобразований для препарирования изображений // Вопросы радиоэлектроники, сер. Общетехническая. – 1974, вып.14. – С. 88 – 98.
  • Беликова Т.П., Ярославский Л.П. Препарирование изображений в диалоговом режиме в задачах медицинской диагностики и исследования природных ресурсов // Автометрия. – 1980. – №4. – С.66.
  • Беликова Т.П., Яшунская Н.И., Коган Е.А. Цифровая обработка томограмм и измерение статистических признаков в задаче ранней дифференциальной диагностики шаровидных образований легких // Цифровая оптика в медицинской интроскопии.– М.: Ин–т проблем передачи информ., 1992. – C. 73–88.
  • Белявцев В.Г., Воскобойников Ю.Е. Алгоритмы фильтрации изображений с адаптацией размеров апертуры // Автометрия. – 1998. – № 3. – С. 18 – 25.
  • Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Под ред. Т.С. Хуанга. М.: Радио и связь, 1984. – 224 с.
  • Бьемон Ж., Лагендейк Р.Л., Марсеро Р.М. Итерационные методы улучшения изображений // ТИИЭР. – 1990. – T.78, № 5. – С. 58–84.
  • Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов. – М.: Сов. радио. 1979. – 272 с.
  • Восстановление и реконструкция изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 336 с., ил.
  • Гильбо Е.П., Челпанов И.Б. Обработка сигналов на основе упорядоченного выбора. – М.: Сов. радио, 1976. – 344 с.
  • Гимельфарб Г.Л. Автоматизированная межотраслевая обработка снимков земной поверхности, получаемая с ИСЗ серии Landsat. // Зарубежная радиоэлектроника. – 1983. – N 8. – C. 56 – 84.
  • Гимельфарб Г.Л. Аппаратные средства и особенности программного обеспечения диалоговой цифровой обработки изображений // Зарубежная радиоэлектроника. – 1985. – N 10. – С.87 – 128.
  • Гимельфарб Г.Л. и др. Расчленение цифровых изображений на участки, однородные по локальным изменениям сигнала // Тез. докл. Всесоюз. Конф. АСОИЗ–81. – М.: Наука, 1981. – С. 51.
  • Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. / Под ред. А.М. Трахтмана. – М.: Советское радио, 1973. – 368 с.
  • Гранрат Д.Дж. Роль моделей зрения человека в обработке изображений // ТИИЭР. – Т. 69. – № 5. – 1981. – С. 65 – 77.
  • Грязин Г.Н. Оптико – электронные системы для обзора пространства: Системы телевидения. – Л.: Машиностроение. – 1988. – 224 с.
  • Гуров А.А., Порфирьева Н.Н. Вопросы оценки контрастности сюжетных изображений // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – т. 44, вып. 178. – Л. – 1979. – C. 31 – 34.
  • Гуров А.А., Порфирьева Н.Н. Обработка изображений на ЭВМ методами линейной фильтрации // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. –Л, 1982. – Вып. 185. – С. 33–50.
  • Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. с англ. под ред. Л.П. Ярославского. – М.: Мир, 1988. – 488 с.
  • Дэйвид Г. Порядковые статистики. – М.: Наука, 1979. – 336 с.
  • Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и распознавание изображений // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. – Вып. 2. – М.: Наука. – 1989. – С. 5 – 72.
  • Журавлев Ю.И., Калилов М.М., Гуляганов Ш.Е. Алгоритмы вычисления оценок и их применение. – Ташкент: Фан, 1974. – 119 с.
  • Ким В., Ярославский Л.П. Ранговые алгоритмы обработки изображений // Адаптивные методы обработки изображений. – М.: Наука, 1988. – С. 35 – 73.
  • Литван Р.И., Аверьянов Ю.И., Быковская Ф.С. Оптимальное градационное преобразование изображений. // Техника кино и телевидения. – 1979. – №2. – С. 38 – 41.
  • Ллойд Дж. Основы тепловидения. М.: Мир, 1978.
  • Мешков В.В., Епанешников М.М. Осветительные установки. М.: Энергия, 1972. – 360 с.
  • Мешков В.В. Основы светотехники. Л.; Госэнергоиздат, 1961. – 416 с.
  • Mикро–ЭВМ в информационно–измерительных системах / С.М. Переверткин, Н.И. Гаранин, Ю.Н. Костин, И.И. Миронов. – М.: Машиностроение, 1987.– 248 с.
  • Мирошников М.М., Нестерук В.Ф. Дальнейшее развитие методологических основ иконики // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – т.64, вып. 198. – Л. – 1987. – C. 5 – 11.
  • Мирошников М.М. Основные этапы и результаты научных исследований в Государственном оптическом институте: Доклад на Чтениях имени академика Д.С. Рождественского, посвященных 75–летию со дня основания ГОИ // Оптический журнал. – 1994. – N 4. – С. 3 – 110.
  • Мирошников М.М. Теоретические основы оптико–электронных приборов. – Л.: Машиностроение, 1983. – 696 с.
  • Нестерук В.Ф., Порфирьева Н.Н. Информационная оценка процесса зрительного восприятия // Оптика и спектроскопия. – 1978. – Т. 44, вып. 4. – С. 801 – 803.
  • Нестерук В.Ф., Порфирьева Н.Н. Контрастный закон восприятия света // Оптика и спектроскопия. – 1970. – Т. ХХІХ, вып. 6. – С. 1138 – 1143.
  • Нестерук В.Ф. Преобразование оптических изображений и оценка их качества // Успехи научной фотографии. – М.: Наука. – 1985. – Т. 23. – С. 93 – 102.
  • Нестерук В.Ф. Принцип дуальности при нелинейных безынерционных преобразованиях изображений // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – 1987.– Т. 64. – Вып. 198. – С. 12 – 24.
  • В.Ф. Нестерук, В.А. Соколова. Вопросы теории восприятия сюжетных изображений и количественной оценки их контраста // Оптико–электронная промышленность. – 1980. – №5. – C. 11-13.
  • Нестерук В.Ф. Структура статистических преобразований изображений в ограниченном диапазоне // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – 1982.– Т.51. – Вып.185. –13 – 22.
  • Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. – М.: Радио и связь, 1986. – 400 с.
  • Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. – М.: Машиностроение, 1990. – 320 с.
  • Прэтт У. Цифровая обработка изображений – М.: Мир, 1982. – 790 с.
  • Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений. – М.: Мир, 1972. – 230 с.
  • Смирнов А.Я., Белов В.Ю. Экспертные оценки качества дискретизированых изображений // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – т.57, вып. 191. – Л. – 1984. – 165 – 167.
  • Смирнов А.Я., Березин Н.П. Тенденции развития критериев качества оптико–фотографических систем // Успехи научной фотографии. – 1985. – т. 23. – с. 72.
  • Смирнов А.Я. Критерии качества дискретизированных изображений // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – т. 57. – вып. 191. – Л. – 1984.
  • Справочник по устройствам цифровой обработки информации / Н.А. Виноградов, В.Н. Яковлев, В.В. Воскресенский и др. – К.: Техника, 1988. – 415 с.
  • Стокхэм мл. Обработка изображений в контексте модели зрения // ТИИЭР. – 1972. – T.60, N 7. – С.93–108.
  • Стокхэм Т. мл., Кэннон Т.М., Ингебретсен Б.Б. Цифровое восстановление сигналов посредством неопределенной инверсной свертки // ТИИЭР. – 1975. – T.63, N 4. – С. 160–177.
  • Телевизионные методы обработки рентгеновских и гамма – изображений / Н.Н. Блинов, Е.М. Жуков, Э.Б. Козловский, А.И. Мазуров. – М.: Энергоатоиздат, 1982. – 200 с.
  • Темников Ф.Е., Афонин В.А., Дмитриев В.И. Теоретические основы информационной техники. М.: Энергия. 1979.– 512 с.
  • Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. М. : Мир, 1981. – 160 с.
  • Физика визуализации изображений в медицине: в 2–х томах. Т. 2: Пер. С англ. / Под ред. С. Уэбба. – М.: Мир, 1991. – 408 с.., ил.
  • Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника: Пер. с англ. / Под ред. В.Г. Градецкого. – М.: Мир, 1989. – 624 с.
  • Цывкин Р.В., Островская М.А. О дневном полезном действии зрительных труб // Опт. – мех. пром–сть. – 1987. – №5. – С. 60 – 61.
  • Чочиа П.А. Двухкомпонентная статистическая модель фрагмента изображения // Тез. докл. Всесоюзной конф. “Обработка изображений и дистанционные исследования”. – Часть 1. – Новосибирск, 1984. – С. 60–61.
  • Шашлов Б.А. Теория фотографических процессов. –М.: Книга, 1981. – 319 с.
  • Шлезингер М.И. Математические средства обработки изображений. – К.: Наукова думка, 1989. – 200 с.
  • Шлихт Г.Ю. Цифровая обработка цветных изображений. – М., Издательство ЭКОМ, 1997. – 336 с.
  • Эргономика зрительной деятельности человека / В.В. Волков, А.В. Луизов, Б.В. Овчинников, Н.П. Травникова. – Л.: Машиностроение. Ленингр. Отд–ние, 1989. – 112 с.
  • Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. – М.: Сов. радио, 1979. – 312 с.
  • Ярославский Л.П. Обработка изображений в медицинской интроскопии / Цифровая оптика в медицинской интроскопии. – М.:ИППИ РАН, 1992. – С. 4–17.
  • Ярославский Л.П. Теория и методы цифровой обработки в оптических и голографических системах. Автореферат дис… д–ра физ.–мат. наук. – Л.: ГОИ им. С.И. Вавилова, 1982. – 41 с.
  • Ярославский Л.П. Устройства ввода–вывода изображений для ЭЦВМ. – М.: Энергия, 1968. – 88 с.
  • Ярославский Л.П. Цифровая обработка полей в оптических системах. Цифровая оптика / Новые физические принципы оптической обработки информации. – М.: Наука, 1990. – С. 360 – 399.
  • Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии . Введение в цифровую оптику. – М.: Радио и связь, 1987. – 296 с.
  • Aminoff C.G., Ojala L., Rantanen E.T. On a class of recursive algorithms for continuons estimation of the mean // IEEE Trans. on comput. – 1974. – v.23, N2. – P.191–194.
  • Andrews H. C. Monochrome digital image enhancement // Applied Optics. – 1976. – vol.15, N 2. – P. 495–503.
  • Andrews H.C., Pattrson C.L. Singular Value Decomposition’s and Digital Image Processing // IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing. – 1976. –V.ASSP–24, N 1. – P. 26–53.
  • Andrews H.C., Tescher A.G., Kruger R.P. Image processing by digital computers. IEEE Spectrum. - 1972. - V. 9, N 7. - P. 20 –32.
  • Bloch F., Hansen W.W., Packard M.E. Nuclear Induction // Phys. Rev. – 1946. – v.69. – p.127.
  • Bouguer P. Traite d’Optique surla Gradation de la Lumiere. I’Abbe de Lacaille. – Paris, 1760.
  • P.C. Cosman, R.M. Gray, R.A. Olshe. Evaluating Quality of Compressed Medical Images // Proceedings of the IEEE “SNR, Subjective Rating, and Diagnostic Accuracy”. – 1994. – vol. 82 no. 6. – pp. 919 – 932.
  • Coulam C.M. Erickson J.J. and Gibbs S.J. Image and equipment considerations in conventional tomography // The Physical Basis of Medical Imaging ed. C.M. Coulam, J.J. Erickson and A.E. James (New York: Appleton – Century – Crofts). – 1981.
  • Dash L., Chatterji B.N. Adaptive contrast enhancement and de–enhancement // Pattern Recognition, 1992. – V. 24, № 4. – P.289 – 302.
  • Dhawan A.P., Buelloni G., Gordon R. Enhancement of mammography features by optimal adaptive neighborhood image processing // IEEE Trans. Med. Imaging. – 1986. – v.5. – P.8–15.
  • Ergun D.L. and Giordano T.A. Digital subtraction angiography: system architecture for optimal image quality and future growth. Recent developments in Digital Imaging ed. K. Doi, L. Lanzi and P.–J. P. Lin (New York: AAPM). – 1985. – pp. 351 – 367.
  • Fechner G.T. Elemente der Psychophysik. – Leipzig. – 1860.
  • Fechner G.T. Vebereinige Verhaltnisse des binocularen Sehens // Abhandl. Sachsische Gesellschaft d. Wissensch. – 1870. –№ 7.
  • Frei W. Image Enhancement by Histogram Hyperbolization // Computer Graphics and Image Processing. – 1977. – V. 6, № 3. – P. 286–294.
  • Gonzalez R.C., Fittes B.A. Gray–Level Transformation for Interactive Image Enhancement. Mech. Mach. Theory. – 1975. – V.12. – P. 111–112.
  • Gonzalez R.C., Wintz P. Digital Image Processing. – Addison–Wesley. Reading. Massachusetts. – 1987. – 505 p.
  • Gordon R., Rangayyan R.M. Feature enhancement of film mammograms using fixed and adaptive neighborhood // Applied optics. – 1984. – v.23. – P. 560–564.
  • Hall E.L. Almost Uniform Distribution for Computer Image Enhancement // IEEE Trans. Computers. – 1974. – v. 23, № 2 – P. 207 – 208.
  • Hall E.L., et al., A Survey of Preprocessing and Feature Extraction Techniques for Radiographic Images // IEEE Trans. Computers. – 1971. –v. 20, № 9 – P. 1032 – 1044.
  • Helstrom C.W. Image Restoration by the Method of Least Squares. J. Opt. Soс. Aur., 19676. – V.57, N 3. – P. 297–303.
  • K. Hosaka. A new picture quality evaluation method // Proc. International Picture Coding Symposium. – Tokyi (Japan). – 1986. – pp. 316 – 321.
  • Huang T.S., Narendra P.M. Image Restoration by Singular Value Decomposition // Applied Optics, 1975. – V.14, N 9. – P. 2213–2216.
  • Ketcham D.J. Real Time Image Enhancement Technique // Proceedings SPIE/OSA Conference on Image Processing. – Pacific Grove, California. – v. 74. – 1976. – pp.120 – 125.
  • Lehmann L.A., Alvarez R.E., Macovski A., Brody W.R., Pelc N.J., Riederer S.J., Hall A.L. Generalized image combinations in dual kV digital radiography // Med. Phis. – 1981. – v. 8. – p. 659 – 667.
  • Lewis B.L., Sakrison D.J. Computer Enhancement of Scanning Electron Micrographs // IEEE Trans. Circuits and Systems. – 1975. – V.CAS–23, v.3. – P. 267–278.
  • MacDonald J.S. Computed tomography in a clinical setting. Computerized Axial Tomographi in Oncology ed J.E. Husband and P.A. Hobday (Edinburgh: Churchill Livingstone). – 1981. – P.5.
  • Mallard J.R. and Peachey C.J. A quantitative automatic body scanner for the localization of radioisotope in vivo Br. J. Radol. – 1959. – v. 32 p. 652 – 659.
  • McDicken W.N. Diagnostic Ultrasonics: Principles and use of Instruments (New York: Wiley). – 1981.
  • Nesteruk V.F., Porfirieva N.N. Vision Research. – 1974. – v. 14, № 9. – p. 899 – 904.
  • Pitas I., Venetsanopoulos A.N. Nonlinear order statistic filters for image filtering and edge detection // Signal Processing. – 1986. – 10, № 4. – p. 395 – 414.
  • Pratt W.K., Davarian F. Fast Computational Techniques for Pseudoinverse and Winer Image Restoration // IEEE Trans. on Computers. – 1977. – V.C–26, N 6. – P. 571 – 580.
  • Purcell E.M., Torrey H.C. and Pound R.V. Resonance absorption by nuclear magnetic moments in a solid // Phis. Rev. – 1946. – v. 69. – p.37 – 45.
  • Rebordao J.V. Lookup table loadings for image processing with controlled knots // Computer vision, graphics and image processing. – 1989. – v. 47, № 2. – P. 189 – 202.
  • Sharp P.F., Smith F.W., Gemmell H.G., Lyall D., Evans N.T.S., Gvozdanovic D., Davidson J., Tyrell D.A., Pickett R.D. and Neirinckx R.D. Technetium – 99m HMPAO stereoisomers as potential agents for imaging regional cerebral blood flow: human volunteer studies J // Nucl. Med. – 1986. – v. 27. – p. 171 – 178.
  • Smathers R.L. and Brody W.R. Digital radiology: current and future trends // Br. J. Radiol. –1985. – v.8. – P. 285 – 307.
  • T.-C. Poon, P.P. Banerjee. Contemporary Optical Image Processing with MATLAB.
    (http://www.elsevier.nl/inca/publications/store/6/2/1/9/2/9/index.htt).Аннотация.
  • Tesic M.M., Mattson R.A., Barnes G.T., Sones R.A. and Stickney J.B. Digital radiology of the chest: design features and considerations for a prototype unit Radiology. – 1983. – № 148. – p. 259 – 264.
  • Two–Dimensional Digital Signal Processing. 1. Linear Filtering / Ed. T.S.Huang. – Springe–Verlag, Berlin, Heidelber, New–York .– 1981. – 258 p.
  • Wallis R. An approach to the space variant restoration and enhancement of images // Proc. Symp. on Current mathematical problems in image Science. Naval Postgraduate Schol, Monterey, CA. – 1976.
  • Walters T.E., Simon W., Chesler D.A., Correia J.A. and Riederer S.J. 1976. Radionuclide axial tomography with correction for internal absorption. Information Processing in Scintigraphy // Proc. 4th Int. Conf., Orsay, ed C. Raynaud and A Todd – Pokropek (French Atomic Energy Authority). – 1975. – pp. 333 – 342.
  • White R.C. A fast digital computer method for recursive estimation of the mean // IEEE Trans. on comput. – 1970. – v.19. – N9. – p. 847–849.

Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика