2024, Соломатин, М. А., Поляков, Е. В., Поляков, Евгений Валерьевич, Соломатин, Михаил Андреевич

Программа для расчета энтропии изображения по трем цветовым каналам имеет широкую область применения в компьютерном зрении, обработке изображений, медицинской диагностике, криптографии и других областях, где требуется анализ изображений с точки зрения их сложности и структуры. Основные функции программы включают в себя: загрузку изображения в программу; разделение изображения на три цветовых канала: красный, зеленый и синий; вычисление энтропии каждого цветового канала с использованием математических выражений; возможность сохранять результаты анализа для последующего использования или анализа. Тип ЭВМ: IBM PC совмест. компьютер. ОС: Windows 10.

2023, Соломатин, М. А., Сошнина, А. В., Поляков, Е. В., Багнова, П. Ю., Дмитриева, В. В., Петухова, А. И., Петухова, Александра Ильинична, Соломатин, Михаил Андреевич, Поляков, Евгений Валерьевич, Дмитриева, Валентина Викторовна

Программа предназначена для выполнения предобработки изображений для распознавания объектов. Применяется в любых системах, которые требуют предобработки изображений для повышения их качества. Позволяет улучшать качество изображений и исследовать влияние фильтров на изображение. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10.

2023, Соломатин, М. А., Сошнина, А. В., Поляков, Е. В., Багнова, П. Ю., Дмитриева, В. В., Петухова, А. И., Петухова, Александра Ильинична, Соломатин, Михаил Андреевич, Дмитриева, Валентина Викторовна, Поляков, Евгений Валерьевич

Программа предназначена для сопоставления экспериментального изображения с эталонным с целью выявления динамики развития элементов. Имеется возможность отследить появление новых элементов, изменения границ или размера изначальных элементов по сравнению с текущими. Программа может применяться в любой области, где требуется сравнение старых и текущих элементов для определения различий. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10.

2023, Занегина, Т. П., Никитаев, В. Г., Проничев, А. Н., Соломатин, М. А., Воронин, А. Е., Архангельская, И. В., Сошнина, А. В., Петухова, А. И., Багнова, П. Ю., Тамразова, О. Б., Сергеев, В. Ю., Сергеев, Ю. Ю., Архангельская, Ирина Владимировна, Никитаев, Валентин Григорьевич, Проничев, Александр Николаевич, Петухова, Александра Ильинична, Соломатин, Михаил Андреевич

В работе представлены результаты разработки наглядного способа распознавания новообразований кожи на основе модели оценки асимметрии формы пигментного участка патологического разрастания эпидермиса и (или) дермы. В качестве исходных данных рассматривались изображения пигментных новообразований кожи, полученные с помощью дерматоскопа. Для анализа изображений применялась модель расчета коэффициентов асимметрии формы, полученных относительно главных осей инерции новообразования, что позволяет получать независящие от угла поворота изображений значения.

2024, Соломатин, М. А., Соломатин, Михаил Андреевич

Программа моделирует распространение COVID-19 с помощью стохастического процесса, имитирующего взаимодействие людей в метро. Каждый человек в модели может находиться в одном из трех состояний: восприимчивый к инфекции, инфицированный или восстановившийся. Алгоритм программы симулирует передвижение и взаимодействие людей в пределах определенной среды (метро), включая вероятность заражения при контакте с инфицированным и вероятность восстановления. Программа выполняет 100 шагов симуляции и визуализирует статус каждого человека на каждом шаге. Люди, которые были инфицированы и восстановились, становятся неактивными. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК; ОС: Windows 10.

2024, Соломатин, М. А., Соломатин, Михаил Андреевич

Программа предназначена для применения в обработке изображений, компьютерном зрении, стеганографии, криптографии, медицинской диагностике, в инженерных и научных исследованиях. Основные функции программы: загрузка изображения и разделение его на красный, зеленый и синий цветовые каналы; вычисление энтропии для каждого цветового канала, используя статистические методы; предоставление статистических данных по энтропии изображения. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10.

2023, Соломатин, М. А., Соломатин, Михаил Андреевич

Программа предназначена для нахождения бело-синих областей на изображении. Области применения: все, где используется компьютерное зрение, в данном случае поиск бело-голубых областей на медицинских изображениях, в частности для поиска бело-голубой вуали для определения злокачественности новообразования кожи. Функции системы включают в себя: загрузку изображения, обработку изображения: бинаризация, медианная фильтрация, сканирование по цветовым компонентам и вывод результатов. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 10.

2024, Соломатин, М. А., Поляков, Е. В., Поляков, Евгений Валерьевич, Соломатин, Михаил Андреевич

Программа предназначена для загрузки изображения и расчета по этому изображению полученных полных и частичных энтропий с разбиением цветовых компонент RGB на 5 поддиапазонов. Далее происходит их суммирование и сравнение с полученной полной энтропией и энтропией Цаллиса. Область применения возможна во всех отраслях, где применяется обработка изображений. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; Windows 10.

2023, Соломатин, М. А., Поляков, Е. В., Сошнина, А. В., Поляков, Евгений Валерьевич, Соломатин, Михаил Андреевич

Программа предназначена для поиска "Аномальных точек" на контуре. Дилатация (морфологическое расширение) - свертка изображения или выделенной области изображения с некоторым ядром. Дилатация (морфологическое расширение) - свертка изображения или выделенной области изображения с некоторым ядром. Программа предназначена для применения в любой отрасли компьютерного зрения где происходит нахождение контура. Основная функциональная возможность в нахождении особых точек, которые позволят разрезать слипшиеся элементы на изображении. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 10.

2023, Воронин, А. Е., Проничев, А. Н., Никитаев, В. Г., Соломатин, М. А., Занегина, Т. П., Архангельская, И. В., Петухова, А. И., Багнова, П. Ю., Сошнина, А. В., Тамразова, О. Б., Сергеев, В. Ю., Сергеев, Ю. Ю., Петухова, Александра Ильинична, Проничев, Александр Николаевич, Соломатин, Михаил Андреевич, Архангельская, Ирина Владимировна, Никитаев, Валентин Григорьевич

Технологии компьютерного зрения активно внедряются в современную жизнь, в том числе в медицинскую практику. Развитие таких технологий привело к появлению компьютерных систем, позволяющих осуществлять детектирование и классификацию кожных заболеваний с качеством, сопоставимым и в некоторых случаях превышающим возможности человека. В статье раскрывается метод автоматической сегментации, на базе предоставленных врачами дерматоскопических изображений, полученных с применением цифрового оптического прибора – дерматоскопа. Главной целью разрабатываемой модели является выявление зоны новообразования и областей гиперпигментации на изображениях новообразований кожи для дальнейшей интеграции в системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы. В результате проведенной работы был создан программный комплекс, позволяющий проводить сегментацию новообразования. В качестве демонстрации метода приведены экспериментальные исследования обнаружения границ меланомы и зон областей признаков на изображениях новообразований кожи. Разработанная система может применяться в диагностических научно-исследовательских и образовательных целях.