Repository logo
Communities & Collections
All of CRUST
Statistics
English
Yкраїнська
New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Грищак, Володимир Володимирович"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Методологія об’єднання даних багатоканальних зображень
    (Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Грищак, Володимир Володимирович; Олевська, Юлія Борисівна; Олевський, Віктор Ісаакович; Удовик, Ірина Михайлівна
    UKR: Актуальність теми дослідження. У сучасних дослідженнях та практичному застосуванні багатоканальних зображень, отриманих з різних джерел, таких як аерокосмічні сенсори та медичні системи візуалізації, виникає необхідність ефективного об’єднання даних. Постановка проблеми. Необхідно розробити методологію об’єднання зображень із різними спектральними характеристиками для отримання більш точної інформації про земну поверхню. Мета та методи дослідження. Мета полягає у розробці методології об’єднання багатоканальних зображень задля покращення точності аналізу, підвищення інформативності та зниження впливу шумів. Запропонована методологія базується на використанні математичних моделей для гармонізації різнорідних даних, включаючи алгоритми попереднього препроцессингу, спектрального аналізу та машинного навчання. Розглянуто адаптацію підходів для специфічних завдань: об’єднання даних дистанційного зондування Землі для картографічного аналізу та злиття зображень різної модальності (наприклад, МРТ, КТ та УЗД) для діагностичних цілей. Результати та ключові висновки. Проведені експерименти демонструють підвищення якості результатів при використанні запропонованого підходу. Отримані результати підтверджують, що інтеграція багатоканальних зображень дозволяє досягти кращої деталізації, зменшити помилки ідентифікації об’єктів та забезпечити більш точну візуалізацію. Розроблена методика є універсальною та може бути застосована в багатьох галузях, включаючи екологічний моніторинг, планування міських територій, медичну діагностику та робототехніку.

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Accessibility settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback
Repository logo COAR Notify