Содержание

  1. Введение
  2. Обзор литературы

    1. Основные методы фильтрации изображений
    2. Нелинейные фильтры
    3. Применение нелинейной фильтрации в медицине
  3. Постановка задачи и описание объекта исследования
  4. Алгоритм нелинейной фильтрации

    1. Разработка алгоритма
    2. Описание используемых параметров и настроек
  5. Экспериментальная часть

    1. Описание экспериментов
    2. Результаты тестирования алгоритма
  6. Обсуждение результатов
  7. Заключение
  8. Список литературы

Введение

В последние десятилетия наблюдается значительный рост интереса к обработке изображений в различных областях, включая медицину, астрономию и промышленность. Особое внимание уделяется методам, позволяющим выделять из изображений важную информацию, которая может быть неочевидной при обычной визуализации. Одними из таких методов является нелинейная фильтрация, которая применима для усиления микродвижений, например, в области анализа биомедицинских изображений. Настоящая курсовая работа посвящена разработке эффективного алгоритма нелинейной фильтрации, направленного на усиление микродвижений, которые могут быть критически важны для диагностики и мониторинга состояния пациентов.

В первой части работы мы рассмотрим существующие методы фильтрации изображений и подробно остановимся на нелинейных фильтрах, их принципах работы и области применения. Затем будет представлена постановка задачи, методология разработки алгоритма и результаты его тестирования. В финальной части работы мы обсудим полученные результаты и сделаем выводы по выполненному исследованию.

Советы студенту по написанию курсовой работы

  1. Структурирование работы: Начните с составления четкого плана работы, который включает все ключевые разделы и подпункты. Это поможет вам организовать свои мысли и распределить время.

  2. Поиск информации: Используйте академические и научные базы данных, такие как Google Scholar, eLibrary, ResearchGate для поиска статей и материалов, относящихся к вашей теме. Обратите внимание на диссертации, статьи и учебные пособия, посвященные алгоритмам фильтрации изображений.

  3. Концентрация на ключевых аспектах: Сосредоточьтесь на особенностях нелинейной фильтрации и ее применении в различных областях. Изучите конкретные примеры, которые помогут вам понять, как эти алгоритмы функционируют на практике.

  4. Ссылки на источники: Будьте внимательны к оформлению библиографии. Все источники должны быть правильно указаны в соответствии с установленными стандартами.

  5. Нюансы написания: Обратите внимание на введение и заключение, так как они являются ключевыми для понимания вашей работы. В введении сформулируйте актуальность темы, а в заключении подведите итоги и сделайте выводы.

  6. Обсуждение результатов: Включите в работу раздел, в котором вы анализируете полученные результаты. Это позволит продемонстрировать понимание темы и умение критически оценивать исследуемый вопрос.

Использованные источники

  1. А. В. Петров, "Нелинейная фильтрация изображений," Журнал вычислительной математики и математической физики, 2020.
  2. К. Н. Сидоров, "Методы обработки изображений в медицине," Издательство "Наука", 2018.
  3. О. И. Радченко, "Алгоритмы обработки цифровых изображений," Учебное пособие, 2022.

Скачать