[1]
R.S. Choraś, Komputerowa wizja. Metody interpretacji i identyfikacji obiektów, Akademicka oficyna wydawnicza EXIT, Warszawa, (2005).
Google Scholar
[2]
T. Marciniak, Z. Lutowski, S. Bujnowski, D. Boroński, P. Czajka, Dual-band experimental system for subsurface cracks testing, Materials Science Forum Vol. 726, 2012, pp.222-226.
DOI: 10.4028/www.scientific.net/msf.726.222
Google Scholar
[3]
B. Marciniak, T. Marciniak, Z. Lutowski, S. Bujnowski, Usage of digital image correlation in analysis of cracking, Image Processing and Communications, Vol. 17, 2012, pp.21-29.
DOI: 10.2478/v10248-012-0019-x
Google Scholar
[4]
Z. Lutowski, T. Marciniak, S. Bujnowski, D. Boroński, The optical system for elongation measurement of highly deformable materials, Maintenance Problems, (2012).
Google Scholar
[5]
D. Boroński, T. Giesko, T. Marciniak, Z. Lutowski, S. Bujnowski, The detection and measurement of fatigue crack length with the use of the FatigueVIEW system, Przegląd Mechaniczny, 2014, pp.21-27.
DOI: 10.4028/www.scientific.net/kem.598.26
Google Scholar
[6]
A. Grossman, J. Morlet, Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape, CBMS-NSF Series on Applied Mathematics, Society for Industrial and Applied Mathematics, (1984).
DOI: 10.1515/9781400827268.126
Google Scholar
[7]
S. Mallat, A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation IEEE Transactions on Pattern Analyses and Machine Intelligence, IEEE Press (1989).
DOI: 10.1109/34.192463
Google Scholar
[8]
B. Więcek, G. De Mey, Termowizja w podczerwieni. Podstawy i zastosowania, Wydawnictwo PAK, Warszawa, (2011).
Google Scholar
[9]
W. Minkina, Pomiary termowizyjne – przyrządy i metody, Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa, (2004).
Google Scholar
[10]
W. Oliferuk, Termografia podczerwieni w nieniszczących badaniach materiałów i urządzeń. Biuro Gamma, Warszawa, (2008).
Google Scholar
[11]
M. Szczepanik, J. Stabik, G. Wróbel, Ł. Wierzbicki, Wykorzystanie systemów termowizyjnych do badań materiałów polimerowych. Modelowanie inżynierskie, 2008, pp.279-286.
Google Scholar
[12]
Projekt Badawczy Zamawiany PBZ-10, Metody i urządzenia do wspomagania systemów, jakości w procesach wytwarzania i eksploatacji, Instytut Technologii Eksploatacji – PIB, Radom (2009).
Google Scholar
[13]
D. Unay, B. Gosselin,O. Kleynen, W. Leemans, M. Destain, O. Debeir, Automatic grading of Bi-colored apples by multispectral machine vision, Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 75, 2011, pp.204-212.
DOI: 10.1016/j.compag.2010.11.006
Google Scholar
[14]
N. Aleixos, J. Blasco, F. Navarrón, E. Molto, Multispectral inspection of citrus in real-time using machine vision and digital signal processors. Computers and Electronics in Agriculture Vol. 33, 2002, pp.121-137.
DOI: 10.1016/s0168-1699(02)00002-9
Google Scholar
[15]
A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Digital Signal Processing, Signal Processing Series, Prentice Hall, (1979).
Google Scholar
[16]
I. Bemke, Algorytm dyskretnej transformacji falkowej zoptymalizowany dla implementacji w mikrokontrolerze, Elektronika Vol. 7-8, (2002).
Google Scholar