Автоматизированная программная система для распознавания полутоновых изображений на языке Java

Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в автоматизированном анализе биомедицинских изображений, таких как микрофотографии клеток. Ручной анализ таких данных трудоемок и подвержен субъективным ошибкам. Целью исследования является разработка и апробация программной системы на языке Java для полного цикла обработки полутоновых изображений – от подавления шума до сегментации объектов и измерения их параметров. В работе решаются задачи реализации и сравнительного анализа алгоритмов шумоподавления, контрастирования, бинаризации и сегментации. Научная новизна заключается в адаптации и интеграции классических алгоритмов компьютерного зрения в единый конвейер на основе Java, а также в применении модифицированного алгоритма связных компонентов с использованием структуры данных «Система непересекающихся множеств» (Union-Find) для повышения точности сегментации. Практическая значимость системы подтверждается ее применением для обработки тестовых изображений клеток. Результатом работы являются количественные параметры сегментированных фрагментов, такие как площадь, линейные размеры и интегральная яркость. Система демонстрирует устойчивость к различным типам шумов и может быть интегрирована в более крупные проекты благодаря использованию кроссплатформенного языка Java.