Розробка методу багаторівневої сегментації зображень

  • L. Tymchenko
  • Y. Maistrenko
  • M. Нalushko
Ключові слова: оптико-електронне зображення, сегментація, градієнт, кластерізація, параметри зображення

Анотація

Виділені основні ознаки якісного сегментування та основні види можливих недоліків сегментування зображень, що отримані  з оптико-електронних пристроїв. Проведено аналіз відомих методів сегментування зображень. Досліджена розробка методу багаторівневої сегментації з урахуванням специфіки формування зображення в оптико-електронних системах

Посилання

A new sectioning method for classification of optical objects based on PLD / M. Petrovskiy, L.Tymchenko, N. Kokryatskaya, [et al.]. Journal of Computer Vision and Image Processing. 2012. Vol. 2, №1. PP. 33-51. ISSN 2160-3898.

Методи покращення якості візуалізації біомедичних зо-бражень. / С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб, Р. Ю. Довголюк , Хані Аль-Зубі. ХХХV міжнародна науково-практична конференція «Застосування лазерів в медицині і біології» 25-28 травня 2011 р. тези доповідей. Харків. ХНУ імені В.Н. Каразіна, 2011. c. 219-221.

Інформаційні технології підвищення якості біомедичних зображень / С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб, Р. Ю. Довго-люк , Х. Аль-Зубі. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2011. – №2. 41-48c.

Властивості слабких операцій в теорії нечітких множин / Б. І. Мокін, В. В. Камінський, С. Ш. Кацив / Вісник Вінниц. політехн. ін-ту. 2001. № 5. c. 106-113.

Методы компьютерной обработки изображений / Под. ред. В.А. Сойфера. 2-е изд., испр. М.: Физмалит, 2003. 784 с.

Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

Цифровая обработка изображений / Б. Яне. М.: Техносфера, 2007. 584 с.

Digital Image Processing for Medical Applications / Geoff Dougherty. 2009. 462c.

Цифровая обработка изображений в среде MATLAB/ Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. М.: Техно-сфера, 2006. 616 с.

Perspective rectangle detection. In Workshop on Applications of Computer Vision at ECCV’2006. Shaw D, Barnes N. 2006.

Efficient graph-based image segmentation. Felzenszwalb P. F. Huttenlocher D. P. 2004.

Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. (2010). «Springer». 286-300

The particle swarm – explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. Clerc M., Kennedy J. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2012. №6 (1). 58–73.

Сегментация изображения на основе его описания в виде графа., Искусственный интеллект. Агарков A.B. 2010. №3. с. 274-282.

Сегментация изображений кластерным методом и алгоритмом случайных скачков: сравнительный анализ. Миронов Б.М., Малов А.Н., Компьютерная оптика. 2010. Т. 34, № 1. С. 132–137.

Опубліковано
2019-12-26
Розділ
Математичне моделювання