Дешифрирование физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.08, кандидат технических наук Карелина, Ирина Владимировна

• Карелина, Ирина Владимировна
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Карелина, Ирина Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ МИКРОСТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ГРУНТОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Классификация средств (устройств), используемых для получения изображений.

1.1.1. Оптические микроскопы.

1.1.2. Растровая электронная микроскопия (РЭМ).

1.1.3. Сканирующие микроскопы.

1.2. Методика получения РЭМ-изображений микроструктуры грунта.

1.3. Обзор существующих методов количественного анализа по РЭМ-изображениям

1.4. Выбор и обоснование направления научных исследований

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ И ПРЕПАРИРОВАНИЯ РЭМ-ИЗОБРАЖЕНИЙ.

2.1. Методы препарирования изображений.

2.1.1. Регуляризация.

2.1.2. Метод адаптивного квантования мод. Бинаризация

2.1.3. Подавление шумов. Фильтрация.

2.2. Определение принадлежности элементов изображения к исследуемой области.

2.3. Методика количественного анализа микроструктуры с помощью РЭМ.

2.3.1. Определение морфометрических характеристик объекта изображения.

2.3.2. Определение геометрических характеристик объекта изображения.

2.3.3. Гистограммы распределения величин диаметра, площади, форм-фактора.

2.4. Выводы по 2 главе.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МЕТОДОВ ЦИФРОВОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ И МОРФОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ.

3.1. Расчет геометрических и морфометрических параметров по тестовым изображениям.

3.1.1. Адекватность определения геометрических характеристик тестовых изображений.

3.1.2. Адекватность определения морфометрических характеристик тестовых изображений.

3.2. Количественный анализ микроструктуры фунта при сканировании РЭМ-изображений с различной величиной разрешающей способности

3.3. Исследование средних квадратических ошибок морфометрических характеристик грунтов по результатам анализа РЭМ-изображений.

3.4. Выводы по 3 главе.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ МИКРОСТРУКТУРЫ

ЛЕССОВОГО ПРОСАДОЧНОГО ГРУНТА ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ УПЛОТНЕНИЯ ТРАМБОВКОЙ.

4.1. Подготовка образцов грунта для растрового электронного микроскопа. Приборы и оборудование.

4.2. Количественный анализ РЭМ-изображений лессового грунта, уплотненного трамбовкой массой 7 тонн.

4.2.1. Результаты обработки РЭМ-изображения грунта по частицам.

4.2.2. Результаты обработки РЭМ-изображения грунта по порам.

4.3. Выводы по 4 главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Дешифрирование физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания»

Актуальность проблемы.

Одной из актуальных проблем современных инженерной геологии и грунтоведения является изучение закономерностей формирования и деформируемости лессовых грунтов в основаниях зданий и сооружений. Практика строительства на лессовых грунтах свидетельствует о многочисленных деформациях зданий и сооружений, находящихся в сфере взаимодействия с лессовыми грунтовыми основаниями. До настоящего времени остается недостаточно изученной сама природа деформируемости лессовых грунтов под нагрузкой, несмотря на многочисленные исследования в данной области. Важность проблемы совершенно очевидна, если учесть современные масштабы строительства на подобных грунтах. Решение перечисленных вопросов возможно лишь на основании комплексного изучения и оценки структурно-текстурных особенностей лессовых грунтов и закономерностей их деформирования под влиянием внешних воздействий.

Основными механическими воздействиями, имеющими наибольшее распространение при строительстве и эксплуатации зданий и сооружений на лессовых грунтах, являются статические (уплотнение грунтов фундаментами) и динамические (уплотнение грунтов трамбовками) воздействия, а так же замачивание находящегося в напряженном состоянии грунта. Они обуславливают существенные изменения микроструктуры лессовых пород: разрушение структурных составляющих элементов, формирование новой микроструктуры (при динамическом уплотнении) и т.п. [17, 53].

В последнее время в практике инженерно-геологических исследований широко применяются сканирующие электронные микроскопы, позволяющие качественно оценивать на микроструктурном уровне особенности строения грунта. Существующие методы подсчета структурных элементов не совсем четко обоснованы, а также являются, в большинстве случаев, либо субъективными оценками - зависящими от обслуживающего микроскопические установки оператора, либо имеют ряд недостатков для работы непосредственно с лессовыми грунтами (проблема с оптимальным разграничением на структурные элементы, работа с ограниченным числом точек изображения и др.).

Лессовые грунты юга Западной Сибири требуют изучения их микроструктуры с учетом специфических региональных особенностей [53, 59, 93, 94]. Одной из этих особенностей является преобладание на указанной территории I типа грунтовых условий по просадочности.

Микроструктура лессовых грунтов как материнских пород Верхнего Приобья, обнаженных эрозией и претерпевших интенсивные гипергенные образования, имеет свои характерные особенности, в том числе и по гранулометрическому составу: значительную агрегированность, ярко выраженную макропористость со значительным уменьшением с глубиной, неоднородность ио площади и по вертикали, различные включения в виде линз и прослоек песка и др.

Сложность поведения лессовых грунтов юга Западной Сибири в процессе их эксплуатации в качестве оснований зданий и сооружений вызывает необходимость их изучения на количественном микроструктурном уровне для объективной оценки прочностных и деформационных свойств с закономерностями внутренних процессов в грунте с учетом региональных особенностей юга Западной Сибири.

Целью работы является получение достоверных данных о количественных морфометрических и геометрических характеристиках микроструктуры лессовых грунтов на территории юга Западной Сибири.

В работе решались следующие задачи:

1. Построить математическую модель цифрового дешифрирования и препарирования растровых электронных микроструктурных (РЭМ) изображений лессового грунта для выявления структурных особенностей на территории юга Западной Сибири.

2. Разработать методику количественного расчета геометрических и морфометрических параметров для лессовых грунтов региона с учетом их особенностей и реализовать ее в виде программного комплекса, позволяющего дешифрировать данные о количественных морфометрических и геометрических характеристиках микроструктуры лессовых фунтов.

3. Подготовить образцы лессового грунта методом охлаждения в жидком азоте с последующей их сублимацией в условиях глубокого вакуума и получить с достаточным разрешением и высоким динамическим диапазоном яркостей с помощью растрового электронного микроскопа изображения.

4. Произвести ввод полученных РЭМ-изображений в ЭВМ путем аналого-цифрового преобразования двумерного массива яркостей с последующей обработкой в программном комплексе, при этом разработать критерий выбора оптимальной разрешающей способности цифрового изображения грунта.

5. Оценить влияние действия динамических нагрузок (трамбовки массой 7 тонн) на изменение микроструктуры лессовых фунтов по различным горизонтам уплотненной толщи.

Методы исследований.

В данной диссертационной работе применялись методы теории информации, теории вероятностей и математической статистики, методы обработки, кодирования и дешифрирования цифровых изображений. На всех этапах разработки программного комплекса проводилось сопоставление экспериментальных данных с результатами обработки тестовых изображений, теоретических расчетов и существующих альтернативных методов.

Изучение микроструктурных особенностей фунта на количественном уровне при динамических воздействиях (уплотнение трамбовкой массой 7 т) выполнялось по всей глубине уплотняемой толщи и проводилось с помощью комплекса растровой электронной микроскопии.

Исходные данные и личный вклад автора.

В основу диссертационной работы положены материалы исследований, выполненных автором в период 2000-2004 гг. Автором разработана математическая модель цифрового дешифрирования и препарирования РЭМ-изображений лессовых фунтов региона, с дальнейшим проведением количественных исследований изменения микроструктуры грунта на различных уплотненных толщах под влиянием действия трамбовок повышенной массы.

Диссертационная работа выполнялась в составе временного научного коллектива кафедры «Основания, фундаменты, инженерная геология и геодезия» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Пол-зунова по программе «Совершенствование методов расчета оснований зданий и сооружений на лессовых грунтах Западной Сибири с учетом выявленных закономерностей их деформирования», по НТП исследований высшей школы (подпрограмма «Архитектура и строительство») по теме «Исследование изменения прочности лессовых грунтов в основаниях реконструируемых зданий и сооружений на базе микроструктурного анализа» и по договору с НИИСФ по теме «Разработка основных концепций и методов комплексного подхода к устройству оснований и фундаментов зданий и сооружений в экстремальных природно-климатических условиях России» [63].

Научная новизна.

1. Разработана методика дешифрирования физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания, включающая в себя получение, оцифровку, препарирование и количественный расчет геометрических и морфометрических параметров по РЭМ-изображениям.

2. Создана математическая модель цифрового дешифрирования лессового грунта юга Западной Сибири, основанная на применении методов дефокусировки, адаптивного квантования мод и низкочастотной пространственной фильтрации пиксельного шума.

3. Разработанная процедура выделения контура объекта на основе алгоритма четырехсвязности позволяет производить количественный анализ микроструктуры грунта путем подсчета истинных площадей, периметров и эквивалентных диаметров всех элементов, представленных на изображении, а также определять направления, вдоль которых ориентированы частицы (поры), при этом исследованы точностные характеристики получаемой информации.

4. В количественном отношении экспериментально установлены изменения микроструктуры лессового грунта региона юга Западной Сибири, происходящие под воздействием уплотнения трамбовкой массой 7 тонн на разных горизонтах уплотненной толщи. При этом было выявлено и количественно оценено максимальное сближение частиц, сопровождающееся процессом разрушения агрегатов и глобул, и приводящее к формированию новой структуры грунта с устранением просадочных свойств лессовых оснований.

Реализация и практическая ценность работы.

Разработанные методика и программный комплекс по количественной оценке РЭМ-изображения грунта могут применяться для исследования поведения не только лессовых просадочных грунтов юга Западной Сибири, но и с учетом региональных особенностей для исследования грунтов на других территориях Российской Федерации.

Разработанный метод обработки изображения грунта позволяет при проведении исследований на микроструктурном уровне регистрировать с требуемым пространственным разрешением одновременно несколько морфометри-ческих и геометрических параметров, характеризующих дисперсную среду.

Результаты проведенных исследований могут применяться в других областях науки и техники, использующих изображения для отображения признаков и свойств объектов наблюдения и интерпретации зарегистрированных данных. В частности, сфера приложения результатов включает в себя технологии дистанционного контроля теплофизических процессов, в том числе параметров реакции самораспространяющегося высокотемпературного синтеза.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель и методика дешифрирования физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания юга Западной Сибири.

2. Методика выделения контура объекта на основе алгоритма четырех-связности, количественный анализ микроструктуры грунта, а также результаты исследования точностных характеристик получаемой информации.

3. Динамика изменения основных структурных элементов лессового грунта юга Западной Сибири, уплотненного трамбовкой массой 7 тонн, на различных горизонтах уплотненной толщи, выявленная на основе количественного анализа РЭМ-изображений грунта.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Основания, фундаменты, инженерная геология и геодезия» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова (АлтГТУ) (2000-2004), на 58-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов, профессорско-преподавательского состава АлтГТУ (Барнаул, 2000), на Международной научно-практической конференции «Гуманизм и строительство. Природа, этнос и архитектура» (Барнаул, 2003).

Публикации.

По результатам выполненных исследований опубликовано 9 работ [15, 26, 30, 40-44, 63].

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и основных выводов в заключении. Работа изложена на 128 страницах и содержит 45 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 97 наименований.

Заключение диссертации по теме «Инженерная геология, мерзлотоведение и грунтоведение», Карелина, Ирина Владимировна

При сравнении результатов по тестовым примерам № 3-5 (таблицы 3.53.10), представленных в виде фрагментов полутоновых РЭМ-фотографий, можно сделать заключение о том, что из-за сложности интерпретации границ между элементами при работе графическим методом наложения палетки результаты определения диаметров, площадей и периметров автоматизированным способом можно считать более точными. Это подтверждают выводы по анализу тестовых бинарных изображений № 1 и № 2.

При сопоставлении результатов по изображению № 3 (таблицы 3.5, 3.6):

- Лучи розы ориентации направлены в разных направлениях, хотя наблюдается не большая их сгруппированность (Ртах ор= 0,182, не ориентировано 18%) частиц). п/п Диаметр d, Площадь S, Периметр Р, мкм мкм' мкм

ЧАСТИЦЫ 1 10,0 78,50000 31,400

Mind= 0,900 мкм 2 13,0 132,66500 40,820

Max d = 21,000 мкм 3 5,0 19,62500 15,700 depEa = 6,783 мкм 4 8,0 50,24000 25.120

5 13,0 132,66500 40,820 1 Min S = 0,63585 мкм2 6 21,0 346,18500 65,940

Мах 3 = 346,18500 мкм2 7 2,5 4,90625 7,850 ь 1 = 65,06080 мкм2 8 3,5 9,61625 10,990

1 ' 9 1,5 1,76625 4,710

Ил Min Р = 0,2826 мкм 10 2,0 3,14000 6,280

Мах Р = 65,9400 мкм 11 1,0 0,78500 3,140

X 1000 РСро =21,0877 мкм 12 0,9 0,63585 0,2826

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Карелина, Ирина Владимировна, 2005 год

1. Delphi 2 для Windows 95/NT. Полный курс. В 2-х томах. Пер. с англ./ М. Канту. - М.: Малип., 1997. - 900 с.

2. Delphi 5. Руководство разработчика, том 1. Основные методы и технологии программирования: Пер. с англ.: Уч. пос. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 832 с.

3. Gopfert, U.J.: Ubersicht uber optische Mehrkoordinaten-MePgerate, VDI- Berichte 378, Dusseldorf, 1980, S. 133-136.

4. Gurny, W.H.: Optisches 3-Koordinaten-Mepgerat Сотр. Gage. VDI- Berichte 378 (1980), Dusseldorf, S. 137-139.

5. Horn B.K.P., VISMEM: A Bag of 'Robotics' Formulae, MIT AI Laboratory Working Paper 34, Dec, 1972.

6. Huang T.S. (ed.). Image Sequence Processing and Dynamic Scene Analysis, Springer-Verlag, New York, 1983.

7. Kanade Т., Region Segmentation: Signal vs. Semantics, Computer Graphics and Image Processing, 13, No. 4, 279-297 (1980a).

8. Konopka Ray, Developing Custom Delphi Components. Scottsdale, AZ: Coriolis Group Boobs, 1996.

9. Ohianger R., Price K., Reddy D.R., Picture Segmentation Using a Recursive Region Splitting Method, Computer Graphics and Image Processing, 8, No. 3, 313-333(1978).

10. Serra J. Imaqe Analysis and Mathematical Morphology. - London - New York: Academic Press, 1982.

11. Smart P., Tovey K. Electron microscopy of soils and sediments: examples. - Oxford: Clarendom Press, 1981.

12. Unitt B.M. A Digital computer method for revealing directional information in images. - J. Phys. E Series Z, 1975, 8. p. 423-425.

13. Weckenmann, A. Prof. Dr.-Ing.: Koordinatenmeptechnik, tJberblick, Enrwicklung, Anwendung; VDI-Berichte 408, 1981, VDI-Verlag, Dusseldorf, S. 15-24.

14. Winston P.H., Horn B.K.P., Lisp, Second Edition, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1984.

15. Ананьев И.В., Воляник Н.В. Уплотнение лессовых грунтов. - Ростов- на-Дону: Из-во Ростов, ун-та, 1989. - 124 с.

16. Андреев В.П., Белов Д.А., Вайнштейн Г.Г., Москвина Е.А. Эксперименты с машинным зрением. - М.: Наука, 1987.

17. Безрук А.А., Лебедев Д.С. Выделение контуров на основе иерархической двухуровневой вероятностной модели ансамбля изображений. - В кн.: Иконика: Цифровая обработка видеоинформации. - М.: Наука, 1989. - 5-18.

18. Берн Г. Форматы данных. Пер. с нем. - К.: Торгово-издательское бюро BHV, 1995-472 с.

19. Бокштейн И.М. Анализ характеристик изображений в дисплейном процессоре. - В кн.: Иконика: Теория и методы обработки изображений. - М.: Наука, 1983.-С. 136-144.

20. Большаков В.Д. Теория ошибок наблюдений. - М.: Недра, 1983. - 223 с.

21. Брайс К.Р., Феннема К.Л. Анализ сцен при помощи выделения областей. В кн.: Интегральные роботы. Вып. 2. -М. : Мир, 1975, с. 136-159.

22. Буланов В.Я., Кватер Л.И., Долгаль Т.В., Угольникова Т.А., Акимен- ко В.Б. Диагностика металлических порощков. М.: Наука, 1983. - 278 с.

23. Вентцель Е.С, Теория вероятностей. - М,: Наука, 1969, - 576 с,

24. Вяткина Е.И. Изменение микроструюуры лессовых просадочных грунтов Приобского плато под влиянием различных механических воздействий. Дис. ... канд. геол.-мин. наук, — Барнаул, 1997,- 167 с.

25. Гельфанд И.М., Шилов Г.Е. Обобщенные функции и действия над ними,-М,: Физматгиз, 1958,

26. Горьян И.С, Кац Б.М., Цуккерман И.И, Выделение статически однородных участков изображений. - В кн.: Иконика: Цифровая голография. Обработка изображений. / АН СССР, Институт проблемной передачи информации. - М.: Наука, 1975. - 62-73.

27. Гумиров М.А., Карелина И.В, Методика цифровой обработки микроструктуры дисперсных сред. Самораспространяющийся высокотемпературный синтез: Материалы и технологии. - Новосибирск: Наука, 2001. - 148-162.

28. Денисов Д.А, Компьютерные методы анализа видеоинформации, - Издательство Красноярского университета, 1993, - 187 с,

29. Долматов А.В, Байесовский анализ влияния экспериментальных шумов на адаптацию компьютерных оптоэлектронных приборов автоматизации спектрозопальных физических исследований, Дис,,., канд, техн, наук, - Барнаул, 1999, - 160 с.

30. Драйв Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы, - М,: Наука, 1983,

31. Дуда P., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. Пер. с англ. - М.:Мир, 1976.-511 с.

32. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Изд-во «Советское радио», 1972. - 208 с.

33. Загоруйко Н.Г., Елкииа В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. - Новосибирск: Наука, 1985. - 112 с.

34. Измерения в промышленности. Справ, изд. В 3-х кн. Кн. 1. Теорети- ческие основы. Пер. с нем, / Под ред. Профоса П. - 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Металлургия, 1990. - 492 с,

35. Измерения в промышленности. Справ, изд. Под ред. П. Профоса. Пер. с нем. М.: «Металлургия», 1980. - 648 с.

36. Карелин Б.А., Луцкий В.К. Методы и аппаратура для измерения размеров частиц. М.: Цветметинформация, 1966. - 94 с.

37. Карелина И.В., Гумиров М.А. Дешифрирование микроструктуры грунтов по цифровым РЭМ-изображениям // Ползуновский альманах: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, - 2001. - № 3. - 76-81.

38. Кирпичев М.В. Теория подобия. М.: Изд-во АН СССР, 1953. - 96 с.

39. Ковбаса СИ., Соколов В.Н., Толкачев М.Д. Статистический метод исследования норового пространства горных пород по изображению // Инженерная геология. - 1983. - № 3. - 36-44.

40. Коломенский Е.Н., Серра Ж. Теоретические основы количественного описания структуры и текстуры горных пород в инженерной геологии, - В кн.: Вопросы инженерной геологии и грунтоведения. - М.: Изд-во МГУ, 1978, вып. 4, 45-51.

41. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - М.: Наука, 1968.

42. Котлов В.Ф. Опыт применения оптико-структурного машинного анализа в инженерной геологии // Инженерная геология. - 1980. - № 6. - 67-79.

43. Кронрод М.А., Чочиа П.А. Фильтрация помех на изображении с использованием медианы распределения. - В кн.: Иконика: Теория и методы обработки изображений. М.: Наука, 1983.-С. 100-108.

44. Курант Р., Гильберт Д. Методы математической физики. Т. 1 - М,: Гостехиздат, 1951.

45. Курант Р., Гильберт Д. Методы математической физики. Т. 2 - М.: Гостехиздат, 1961.

46. Лессовые породы Западной Сибири и методы устройства оснований и фундаментов: Моногр. Г.И. Швецова - М.: Высшая школа, 2000. - 244 с.

47. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. - М.: Радио и связь, 1987.

48. Нарасимхан P. Синтаксическая интерпретация классов изображений. - В сб. Автоматический анализ сложных изображений. - М.: Мир, 1969. - 50-65.

49. Обработка изображений при помощи ЦВМ. Тематический выпуск. - ТИИЭР, 1972, т. 60, №7.

50. Осипов В.И. Подготовка образцов глин для микроструктурных исследований// Вест. Моск. ун-та. Сер. 4, Геология. - 1974. - № 6. - 61-71.

51. Осипов В.И., Соколов В.Н., Румянцева Н.А. Микроструктура глинистых пород / Под ред. академики Е.М. Сергеева - М.: Недра, 1989. - 211 с.

52. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Кн. 1. - М.: Мир, 1982.

53. Прэтт У, Цифровая обработка изображений. Кн. 2. - М,: Мир, 1982.

54. Птачек М. Цифровое телевидение. Теория и техника / Пер. с чешек, под ред. Л.С. Виленчика - М.: Радио и связь, 1990. - 528 с.

55. Растровая электронная микроскопия и рентгеновский микроанализ: в 2-х кн.; Пер. с англ. / Гоулдстейн Дж., Ньюбери Д., Эчлин П и др. - М.: Мир, 1984.-1,2 кн.

56. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин. - М.: Мир, 1972. - 230 с.

57. Салтыков А. Стереометрическая металлография. Изд. 3-е. М.: Металлургия, 1970. - 376 с.

58. Сасов А.Ю. Микротомография и цифровая обработка изображений на микроэвм «Искра 226» // Микропроцессорные средства и системы. - 1986. - № 1 . - С . 53-58.

59. Сасов А.Ю., Соколов В.Н. Цифровая обработка РЭМ-изображений. - Изв. АН СССР, Сер. физ., т. 48, 1984. - 2389-2396.

60. Сергеев Е.М., Спивак Г.В., Осипов В.И. и др. Возможность растровой элеюронной микроскопии при исследовании грунтов // Инженерная геология. - 1980 . -№4 . -С . 92-103.

61. Соколов В.Н., Дементьева О.В., Сасов А.Ю. Использование комплекса РЭМ-микроЭВМ для количественного анализа поверхности и структуры микрообъектов. - Поверхность, 1982, № 11.-С. 111-123.

62. Супербиблия Delphi 3: Пер. с англ. / Пол Туротт и др. - К.: Издательство "ДиаСофт", 1997. - 848 с.

63. Сырямкин В.И., Чурсина Г.А., Чурсин А.А., Кириков А.А., Панин СВ. Программное обеспечение для анализа оптико-телевизионных изображений материалов // Перспективные материалы. - 1997. - № 4. - 76-80.

64. Тененбаум Д., Вейль Подсистема анализа областей для интерактивного анализа сцен. Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту. - Тбилиси, 1975, т. 8. - 8.153-8.165.

65. Техническое зрение роботов. / Под ред. А. Пью. - М.: Машиностроение, 1987.

66. Тото К. Анализ геометрической формы частиц порошка методом Фу- рье-Фунсай. Микромеритикс, 1980, № 25. - 65-73.

67. Уинстон П. Искусственный интеллект. - М,: Мир, 1980.

68. Уинстон П. Психология машинного зрения (сб. статей). - М.: Мир, 1978.

69. Уорсинг А., Геффнер Дж. Методы обработки экспериментальных данных. М.: ИЛ, 1953. - 346 с.

70. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. - М.: Наука, 1979.

71. Хант Б. Цифровая обработка изображений. - ТИИЭР, 1975, т. 63, №4.

72. Харалик P.M., Келли Г.Л. Использование методов распознавания образов и автоматической классификации для анализа многокомпонентных изображений. - ТИИЭР, 1969, т. 57, № 4. - 316-339.

73. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1987. - 335 с.

74. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 487 с.

75. Хуанг Т. (ред.) Обработка изображений и цифровая фильтрация. - М.:Мир, 1979.

76. Хуанг Т., Шрайбер В., Третьяк О. Обработка изображений. - ТИИЭР, 1971,т. 59,№11.

77. Хюккель М. Оператор нахождения контуров на кодированных изображениях. В кн.: Интегральные роботы. -М.: Мир, 1973. - 225-241.

78. Цифровая обработка изображений в информационных системах \ Грузман И.С., Киричук B.C. и др.- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с.

79. Черепанов Б.М. Комплексные исследования лессового грунта, уплотненного трамбовками повышенного веса: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. -Барнаул, 1998.-20 с.

80. Чернявский К.С. Стереология в металловедении. — М.: Металлургия, 1977.

81. Чижмаков А.Ф., Чижмакова A.M. Геодезия. - М.: Недра, 1977. - 342 с.

82. Чочиа П.А. Вероятностная модель контурного изображения. - В кн.: Иконика: Цифровая обработка видеоинформации. - М.: Наука, 1989. - 25-34.

83. Чочиа П.А. Применение методов цифровой обработки изображений для реставрации архивных документов. - В кн.: Иконика: Теория и методы обработки изображений. М.: Наука, 1983. - 115-124.

84. Швецов Г.И, Инженерно-геологическая природа и закономерности деформирования лессовых пород (на примере юга Западно-Сибирской плиты): Автореф. дис.... докт. геол.-мин. наук. - Иркутск, 1991. -43 с.

85. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетики. - М.: Изд-во иностр. литерат., 1963. - 829 с.

86. Эндрюс Г. Применение вычислительных машин для обработки изображения. - М.: Энергия, 1977,

87. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. - М.: Сов. Радио, 1979.-312 с.