Программный комплекс автоматизации обработки изображений
Обзор существующего программного обеспечения для автоматизации выделения границ на изображении. Разработка математической модели обработки изображений и выделения контуров в оттенках серого и программного обеспечения для алгоритмов обработки изображений.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 27.03.2013 |
Размер файла | 1,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Рисунок 2.18 - Открытая вкладка «Серое/размытое изображение»
9 Для выделения контура на загруженном изображении требуется выбрать алгоритм выделения в пункте меню «Выделение контура», либо на панели «Настройки» нажав кнопку с названием выбранного алгоритма. Результат выделения границ будет отображен на вкладке «Исходное/обработанное изображение» (рисунок 2.19).
Рисунок 2.19 - Результат выделения границ на изображении
10 Для сохранения обработанного изображения пользователю необходимо в меню «Файл» пункт «Сохранить». После нажатия на будет отображено окно «Сохранить изображение» (рисунок 2.20).
Рисунок 2.20 - Окно сохранения изображения
11 В появившемся окне пользователь выбирает место для сохранения файла, и задает название файла, после чего нажимает кнопку «Сохранить».
12 Пользователь может получить справку по работе с приложением при выборе соответствующего пункта главного меню окна приложения. При этом предоставляется справочный файл help.chm в виде гипертекстового документа. Он содержит общую информацию о предметной области, о формах приложения и комментарии по работе с ними. Использование данной справки позволит пользователю получить необходимую помощь в затруднительных ситуациях.
2.6 Результат работы ПК «Contour Detector», пример выделения границы на изображении в оттенках серого
Рассмотрим работу программы «Contour Detector» на конкретном примере. Мы запускаем программу, открывается главное окно с активной вкладкой «Исходное/обработанное изображение». Согласно инструкции пользователя загружаем изображение, преобразовываем к серому и делаем размытие изображения. Установим 2 прохода размытия (рисунок 2.21).
Рисунок 2.21 - Результат преобразования к серому и размытия изображения
В качестве алгоритма выделения грани выберем оператор Робертса. И посмотрим результат (рисунок 2.22).
Рисунок 2.22 - Результат работы оператора Робертса
После обработки, сохраним изображение на жесткий диск и откроем для просмотра (рисунок 2.23).
Рисунок 2.23 - Обработанное изображение с выделенными контурами
3. Экономические расчеты
Программный продукт «Contour Detector» предназначен для автоматизации обработки изображения для выделения границ на изображении в оттенках серого.
Эффект от создания и внедрения проектируемого программного продукта определяется на основе сравнения с базовым вариантом. В качестве базового варианта принимается выполнение работ по обработке изображений, выделения границ и анализа работы традиционным неавтоматизированным способом.
Главным при разработке программного продукта является обеспечение максимальной экономической эффективности, т.е. производство программных продуктов с минимальными затратами труда и денежных средств.
Источники экономии при этом определяются по следующим направлениям:
– снижение трудоемкости;
– увеличение объемов и сокращение сроков обработки информации;
– повышение коэффициента использования вычислительной техники, средств подготовки и передачи информации;
– снижение трудоемкости работ программистов при решении прикладных задач.
3.1 Расчёт капитальных затрат на создание ПК для автоматизации обработки изображения для выделения границ на изображении в оттенках серого
Капиталовложения в создание ПК носят единовременный характер:
К=К1+К2+К3, (3.1)
где К1 - затраты на оборудование, грн.;
К2 - затраты на лицензионные программные продукты, грн;
К3 - затраты на создание ПО, грн.
Поскольку оборудование Lenovo m58 и Acer al1916w для создание ПК уже эксплуатируется, его остаточная стоимость равна 2000 грн. (К1=2000)
Для реализации ПО необходимы следующие лицензионные программные продукты:
– MS Visual Studio Express (0 грн), 1 шт.;
– Windows 7 Home Edition (700 грн), 1 шт.;
Получаем К2 = 700 грн.
Затраты на создание ПМК находятся по формуле 3.2:
К3 = З1 + З2 + З3, (3.2)
где З1 - затраты труда программистов-разработчиков, грн.;
З2 - затраты компьютерного времени, грн.;
З3 - косвенные (накладные) расходы, грн.
Затраты труда программистов-разработчиков найдем по формуле 3.3:
, (3.3)
где Nk - количество разработчиков k-й профессии, чел.;
rk - часовая зарплата разработчика k-й профессии, грн.
Kзар - коэффициент начислений на фонд заработной платы, доли.
Tк - общая трудоемкость, ч
Принимаем Nk=1 человек.
Часовая зарплата разработчика определяется по формуле 3.4.
(3.4)
где Мк - месячная зарплата k-го разработчика, грн.;
Fмесk - месячный фонд времени его работы, час.
Принимаем:
Мk=2500 грн.; Fмесk = 176 часов.
Тогда rk = 2500/176 =14,20 грн./час.
Принимаем Kзар = 1,425.
Трудоёмкость разработки включает время выполнения работ, представленных в таблице 3.1.
Общая трудоемкость рассчитывается по формуле 3.5.
Tк = tт.з. + tэ.п + tт.п. + tр.п + tв, (3.5)
где tт.з. - время на разработку технического задания, часов;
tэ.п - время на разработку эскизного проекта, часов;
tт.п. - время на разработку технического проекта, часов;
tр.п - время на разработку рабочего проекта, часов;
tв - время на внедрение проекта, часов.
Тогда затраты труда разработчиков-программистов равны (формула 3.3):
З1 = 1·14,20·590·1,425 = 11938,65 грн.
Таблица 3.1 - Длительность этапов работы
Этапы работ |
Описание работ |
Трудоемкость, часов |
|
Техническое задание |
Анализ и формализация требований к ПК для реализации алгоритмов обработки изображения. |
80 |
|
Эскизный проект |
Разработка алгоритма для автоматизации обработки изображения и выделения границ. На основе определенных функциональных требований разработки модели предметной области. Диаграммы классов и прецедентов |
240 |
|
Технический проект |
Разработка логической структуры проекта (состав программных модулей). Особенности реализации. |
80 |
|
Этапы работ |
Описание работ |
Трудоемкость, часов |
|
Рабочий проект |
Корректировка и доработка программного обеспечения; разработка документации. |
160 |
|
Внедрение |
Разработка мероприятий по внедрению и сопровождению ПП |
30 |
|
Итого: |
590 |
Расчет затрат компьютерного времени выполним по формуле 3.6:
З2 = Ск F0, (3.6)
где Ск - стоимость компьютерного часа, грн.;
F0 - затраты компьютерного времени на разработку программы, час.
Стоимость компьютерного часа вычисляется по формуле 3.7:
СК= СА + СЭ + СТО, (3.7)
где СА - амортизационные отчисления, грн.;
СЭ - энергозатраты, грн.;
СТО - затраты на техобслуживание, грн.
Амортизационные отчисления найдем по формуле 3.8:
СА= Сi NАi / Fгодi, (3.8)
где Сi = 2000 - балансовая стоимость i-го оборудования, которое использовалось для создания ПМК, грн.
NА - годовая норма амортизации i-го оборудования, доли.
Fгод - годовой фонд времени работы i-го оборудования, час.
Принимаем:
NА= 0,15; Fгод = 2112 часов [23].
Из формулы 3.7 получим: СА= 20000,15/2112 = 0,14 грн.
Энергозатраты найдем по формуле 3.9:
СЭ = РЭ СкВт, (3.9)
где РЭ = 0,3 - расход электроэнергии, потребляемой компьютером, кВт/ч;
СкВт = 0,95 - стоимость 1 кВт/ч электроэнергии, грн.
Тогда получим: СЭ = 0,30,95 = 0,28 грн.
Затраты на техобслуживание найдем по формуле 3.10:
СТО= rТО, (3.10)
где rТО - часовая зарплата работника обслуживающего оборудование, грн;
- периодичность обслуживания (формула 3.11).
Принимаем часовую зарплату работника, обслуживающего оборудование:
rТО = 1800/176 = 10,2 грн/час.
= Nто / Fмес, (3.11)
где Nто - количество обслуживаний оборудования в месяц;
Fмес - месячный фонд времени работы оборудования, час.
Принимаем Nто= 1; Fмес= 176 часов.
Тогда (формула 3.11): =1/176 = 0,0057.
Применяя формулу 3.10, получим:
СТО =10,2*0,0057 = 0,05 грн.
Тогда стоимость компьютерного часа равна:
СК= 0,14 + 0,28 + 0,05 = 0,47 грн/час.
Таким образом, затраты компьютерного времени составят:
З2 = 0,47590 = 277,3 грн.
Косвенные расходы З3 определяются по формуле 3.12:
(3.12)
где С1 - расходы на содержание помещений, грн.
С2 - расходы на освещение, отопление, охрану и уборку помещения, грн.
C3 - прочие расходы (стоимость различных материалов, используемых при разработке проектауслуги сторонних организаций и т.п.), грн.
Площадь помещения составляет 15 м2. Принимаем стоимость аренды 1 м2 помещения - 50 грн. Следовательно, стоимость помещения составляет: 1550= 750 грн./мес.
С1 =7500,02 = 15 грн./мес - затраты на содержание помещений составляют 2% от стоимости здания;
С2 =7500,004 = 3 грн./мес - расходы на освещение, отопление охрану и уборку помещений составляют 0,4% от стоимости здания.
C3 = 20001 = 2000 - прочие расходы (стоимость различных материалов, используемых при разработке проекта, услуги сторонних организаций и т.п.) составляют 100% от стоимости вычислительной техники.
Тогда, используя формулу 3.12, получим: З3 = 15+3+2000 = 2018 грн.
Таким образом, по формуле 3.2 рассчитаем затраты на создание ПК:
К3 = 11938,65 + 277,3 + 2018 = 14233,95 грн.
Капитальные затраты на выполнение и реализацию ПК составят:
К = 2000 + 700 + 14233,95 = 16933,95 грн.
3.2 Расчет годовой экономии от автоматизации обработки изображения для выделения границ на изображении в оттенках серого
Годовая экономия от автоматизации обработки изображения для выделения границ на изображении в оттенках серого рассчитывается по формуле 3.13:
(3.13)
где tip, tia - трудоемкость выполнения i-й операции соответственно в ручном и автоматизированном варианте, час;
kip, kia - повторяемость выполнения i-й операции в ручном и автоматизированном вариантах в течении года, шт.;
Cp, Ca - часовая себестоимость выполнения операций в ручном и автоматизированном вариантах, грн.;
n - количество различных операций, выполнение которых автоматизируется.
Себестоимость выполнения операций в ручном варианте определяется по формуле 3.14:
Cp = C1p + C2p, (3.14)
где C1p - затраты на оплату труда персонала, грн.;
C2p - косвенные расходы, грн.
Затраты на оплату труда персонала найдем по формуле 3.15.
(3.15)
где Nk - количество работников k-й профессии, выполнявших работу до автоматизации, чел.;
rk - часовая зарплата одного работника k-й профессии, грн.;
Kзар - коэффициент начислений на фонд заработной платы, доли;
k - число различных профессий, используемых в ручном варианте.
Часовая зарплата работника k-й профессии рассчитывается по формуле 3.16:
rk = Mk/Fkмес, (3.16)
где Mk - месячный оклад работника, грн.;
Fkмес - месячный фонд времени работ работника, час.
Принимаем Fkмес = 176 часов.
До автоматизации работу выполняли 1 человек, т.е. N k= 1 чел.
Месячный оклад работника составляет: Mk=2500 грн.
Часовая зарплата составляет: rk = 2500/176 = 14,20 грн/час.
Затраты на оплату труда персонала составляют:
C1p = 1·14,20·1,425=20,23 грн.
Косвенные расходы рассчитываются по формуле 3.17:
C2p = C1 + C2 + C3 (3.17)
где С1 - затраты на содержание помещений грн.;
С2 - расходы на освещениеотопление охрану и уборку помещений грн.;
C3 - прочие расходы.
Площадь помещения составляет 15 м2. Принимаем стоимость аренды 1 м2 помещения - 50 грн. Следовательно, стоимость помещения составляет: 1550= 750 грн./мес.
С1 = 750·0,02 = 15 грн - затраты на содержание помещений составляют 2% от стоимости здания;
Расходы на освещениеотопление охрану и уборку помещений С2 составляют 0,2-0,5% от стоимости помещения: С2 = 750·0,004= 3 грн.
Прочие расходы C3 составляют 100-120% от фонда заработной платы:
C3=14,20 ·1,2= 17,04 грн.
Из формулы 3.17 получим косвенные расходы:
C2p = 15 + 3 + 17,04 = 35,04 грн.
Себестоимость выполнения операций обработки изображения для выделения границ на изображении в оттенках серого в ручном варианте по формуле 3.14 составит:
СР = 14,20 + 35,04 = 49,24 грн.
Расчет себестоимости выполнения операций обработки изображения для выделения границ на изображении в оттенках серого в автоматизированном варианте выполняется по формуле 3.18:
Са = C1a + C2a + C3a, (3.18)
где C1a - затраты на оплату труда персонала, грн.;
C2a - стоимость компьютерного времени, грн.;
C3a - косвенные расходы, грн.
Затраты на оплату труда персонала найдем по формуле 3.19:
(3.19)
где Np - количество работников p-й профессии, выполнявших работу после автоматизации, чел.;
rp - часовая зарплата одного работника p-й профессии, грн.;
Kзар - коэффициент начислений на фонд заработной платы, доли;
p - число различных профессий, используемых в автоматизированном варианте.
Принимаем:
Kзар = 1,425.
Автоматизированную работу выполняет 1 человек, т.е. N p= 1 чел.
Месячный оклад работника составляет: Mk=2500 грн.
Часовая зарплата составляет: rk = 2500/176 = 14,20 грн/час.
Затраты на оплату труда персонала составляют:
C1а = 1·14,20·1,425=20,23 грн.
Стоимость компьютерного времени найдем по формуле 3.20.
С2а= СА + СЭ + СТО, (3.20)
где СА= 0,14 - амортизационные отчисления, грн.;
СЭ = 0,28 - энергозатраты, грн.;
СТО = 0,05 - затраты на техобслуживание, грн.
Таким образом, С2а = 0,14 + 0,28 + 0,05 = 0,47 грн.
Косвенные расходы С3а определяются по формуле 3.12:
С3а = 15 + 3 + 2000 = 2018 грн
Тогда по формуле 3.18: Са = 20,23 + 0,47 + 2018= 2038,7 грн.
Себестоимость выполнения операций расчета и оптимизации процесса выделения границ в автоматизированном варианте больше чем в ручном варианте, так как для автоматизации используется компьютер.
Таблица 3.2 - Трудоемкость работы оператора при выполнении вручную и автоматически
Наименование операций |
Трудоемкость |
Повторяемость (раз/год) |
|||
Р |
А |
k |
|||
1 |
Загрузка изображения |
0,55 |
0,005 |
5430 |
|
2 |
Преобразование к серому |
0,5 |
0,01 |
5430 |
|
3 |
Выполнение алгоритма |
0,115 |
0,003 |
5430 |
|
4 |
Анализ и сохранение изображения |
0,45 |
0,02 |
5430 |
Годовую экономию от внедрения комплекса получим по формуле 3.13:
Эг =11142,36 грн.
Выводы
1 Были изучен алгоритмы и методы выделения границ на изображении в оттенках серого.
2 На основании имеющихся методов выделения границ на изображении разработана математическая модель обработки изображений и выделения на них границ.
3 Сформулировано техническое задание, на создание программного комплекса автоматизации обработки изображений и выделения границ на в оттенках серого.
4 На основании использования UML разработана логическая модель программного продукта.
5 Разработан программный комплекс для выделения границ на изображении в оттенках серого.
В результате выполнения дипломной работы, поставленные цели и задачи были достигнуты.
Список литературы
1 Редактирование изображений - Википедия [Электронный ресурс]: Редактирование изображений. - Электрон дан. - Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/Редактирование_изображений - Загл. с экрана.
2 Растровая графика - Википедия [Электронный ресурс]: Растровая графика. - Электрон дан. - Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/ Растровая_графика - Загл. с экрана.
3 Выделение границ - Википедия [Электронный ресурс]: Выделение границ. - Электрон дан. - Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/Выделение_границ - Загл. с экрана.
4 Грузман И.С. «Цифровая обработка изображений в информационных системах. Учебное пособие»/ Грузман И.С. /. - Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 c.
5 Оператор Собеля - Википедия [Электронный ресурс]: Оператор Собеля. - Электрон дан. - Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_собеля - Загл. с экрана.
6 Поиск контуров на изображении/ Хабрахабр [Электронный ресурс]: Оператор Прюитт. - Электрон дан. - Режим доступа: http://habrahabr.ru/post/114452/ - Загл. с экрана.
7 Оператор Кэнни - Википедия [Электронный ресурс]: Оператор Кэнни. - Электрон дан. - Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_ Кэнни - Загл. с экрана.
8 Обработка изображений и распознавание образов [Электронный ресурс]: Метод Лапласа. - Электрон дан. - Режим доступа: http://masters.donntu.edu.ua/2007/kita/gett/library/obrobotka.htm - Загл. с экрана.
9 Фильтрация изображений методом / Хабрахабр [Электронный ресурс]: Свертка ихображения. - Электрон дан. - Режим доступа: http://habrahabr.ru/post/62738/ - Загл. с экрана.
10 Леоненков А. «Самоучитель UML 2» /А. Леоненков/. - С.: «БХВ Петербург», 2007 г. - 576 с.
11 Ларман, К. «Применение UML и шаблонов проектирования» / К. Ларман/. - М.: «Вильямс», 2002 г. - 624 с.
12 UML лекции [Электронный ресурс]: Диаграмма последовательности. - Электрон дан. - Режим доступа: http://cod.on.kg/uml/8-lektsiia-elementy-graficheskoi-notatsii-diagrammy-posledovatelnosti - Загл. с экрана.
13 Буч, Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения / Г. Буч/. - М.: «Конкорд», 1992 г. - 519 с.
14 Сойфер В.А. «Методы компьютерной обработки изображений» / В.А. Сойфер/. - М.:ФИЗМАТЛИТ, 2003 - 784 с.
15 Павлидис Т «Алгоритмы машинной графики и обработки изображений»/Т. Павлидис /, - Радио и Связь, 1986. -394 с.
16 Айсманн К.» Ретуширование и обработка изображений в Photoshop»/ К. Айсманн, У. Палмер/, - M: Вильямс, 2008. - 560 с.
17 Иванов Д. В «Алгоритмические основы растровой графики»/ А.А. Хропов, Е.П. Кузьмин, А.С. Карпов, В.С. Лемпицкий, Д.В. Иванов /, - БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007 - 286 с.
18 Коналлен Д. «Разработка Web-приложений с использованием UML» /Д. Коналлен/. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 288 с.
19 Марка Д.А. «Методология структурного анализа и проектирования»/ Д.А. Марка, К. МакГоуэн /.-М.: «МетаТехнология», 1993. - 422 с.
20 Романычев Э.Т. «Инженерная и компьютерная графика -2-е.изд., перераб»/ Э.Т. Романычев / - М.:ДМК Пресс, 2001 - 592 с.
21 Методические указания к выполнению экономической части дипломных проектов студентами специальности «Компьютерные системы проектирования» / Сост. Скибина А.В., Подгора Е.А. - Краматорск: ДГМА, 1998. - 22 с.
автоматизация изображение программный обработка
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Методы обработки изображений. Представление изображения в форматах RGB и HSB. Экономическая эффективность разработки и внедрения программного обеспечения подсистем обработки и выделения текстильных волокон. Защита оператора ЭВМ от вредных факторов.
дипломная работа [287,2 K], добавлен 19.06.2010Описание математических методов представления и обработки графических изображений. Описание разработанного программного дополнения. Описание функций и их атрибутов. Представление и обработка графических изображений. Результаты тестирования программы.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 27.01.2015Выбор методов обработки и сегментации изображений. Математические основы примененных фильтров. Гистограмма яркости изображения. Программная реализация комплексного метода обработки изображений. Тестирование разработанного программного обеспечения.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.01.2017Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019Изучение и программная реализация в среде Matlab методов обработки, анализа, фильтрации, сегментации и улучшения качества рентгеновских медицинских изображений. Цифровые рентгенографические системы. Разработка статически обоснованных алгоритмов.
курсовая работа [4,7 M], добавлен 20.01.2016Обнаружение деталей и их границ изображения. Применение ранговых алгоритмов. Использование алгоритмов адаптивного квантования мод в режиме пофрагментной обработки. Обобщенная линейная фильтрация изображений. Восстановление отсутствующих участков.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 17.06.2013История появления и основные понятия графического дизайна. Выявление главных преимуществ и недостатков недеструктивной обработки изображений. Сравнение деструктивной и недеструктивной обработки изображений. Сущность и особенности двухмерной графики.
реферат [5,2 M], добавлен 05.05.2023Анализ влияния сглаживающего шума на различные категории томографических изображений. Разработка программного обеспечения для снижения помех и увеличения четкости очертаний крупных объектов. Метод рисования прямоугольников, ограничивающих все контуры.
практическая работа [1006,7 K], добавлен 28.09.2019Основные категории изображений: растровые и векторные. Программы, работающие с растровыми изображениями. Инструменты для работы с обоими типами графики в программе Photoshop. Обзор современных программ обработки и просмотра графических изображений.
курсовая работа [49,0 K], добавлен 20.09.2010