Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей
Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей
Статья
Автор:
Системный анализ и прикладная информатика: Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей
Objects outline delineation by nonliniear filtration methods for boundary pixels
б.г.
ISBN отсутствует
Автор:
Системный анализ и прикладная информатика: Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей
Objects outline delineation by nonliniear filtration methods for boundary pixels
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей = Objects outline delineation by nonliniear filtration methods for boundary pixels / Д. В. Заерко [и др.]. – DOI 10.21122/2309-4923-2022-3-4-11 // Системный анализ и прикладная информатика / гл. ред. Сергей Васильевич Харитончик; учредитель Белорусский национальный технический университет (Минск). – 2022. – № 3. – С. 4-11. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/123327.
При работе с алгоритмами выделения контуров объектов на растровых изображениях, основанных на операции двумерной свертки, возникает проблема обработки ими граничных пикселей в пиксельной матрице. Проблема связана с необходимостью самого алгоритма свертки использовать дополнительный набор пикселей, находящийся вне границ пиксельной матрицы обрабатываемого изображения. Эта проблема актуальна и в иных алгоритмах, объединенных общей чертой – использование операции двумерной свертки. Степень важности задачи определяется из необходимости многократного применения нелинейных фильтров к граничным пикселям, с последующим объединением нескольких изображений без искажений на границах. Существующие способы «доопределения» граничного набора пикселей, на этапе предварительной обработки пиксельной матрицы, примитивны и существенным образом влияют на последующие этапы обработки. Именно такая зависимость существует между методами «доопределения» граничных пикселей и алгоритмами выделения контуров объектов: Щарра, Прюитта, Собеля. Объект исследования в статье – пиксельная матрица полутонового изображения. Предмет изучения – оценка взаимосвязи алгоритмов выделения контуров объектов, с методами «доопределения» граничных пикселей. Основная цель – описание характеристик эффективного алгоритма заполнения граничных пикселей положительно воздействующих на последующую оценку откликов этих пикселей алгоритмами выделения контуров объектов, на основе операции двумерной свертки. Анализ, влияния алгоритма выделения контуров объектов на граничные пиксели от предварительного выбора методов «доопределения», проводится на примере объединения нескольких спутниковых снимков по контурам объектов городской инфраструктуры. Для простоты восприятия и необходимости визуализации большого объема данных (размера пиксельных матриц кодов полутонов) представлены графики: кодов полутонов доопределенных и граничных пикселей, пиксельных откликов для алгоритмов выделения контуров объекта. По проведенному анализу описаны критерии и характеристики эффективного метода «доопределения» граничных пикселей, с учетом последующего влияния их на работу алгоритмов выделения контуров объектов на растровых изображениях.
A processing of border pixel from pixel map originate problem while work with outline objects segmentation algorithm on bitmap images, which are based on 2D convolution operation. The problem correspond with addition set of pixels which are outside pixel matrix border of processing image. This problem is actual also in other algorithms, which have a common feature – 2D convolution operation. The level of importance are defined by multi used nonlinear filters to border pixels and then union a few images without distortions at the boundaries. The existing methods of pixel set redefining on pre processing step are primitive and affects on subsequent stages of processing. This affects exist between methods of redefining border pixels and algorithms of outline objects segmentation: Sharra, Pruitta, Sobel. The object of investigation is pixel map of halftone image. The subject of investigation is relation assessment between algorithms of outline objects segmentation with methods redefining border pixels. The main target is describing of features special methods to redefining border pixels which positively affecting the subsequent evaluation of the responses for this pixels by algorithms of outline objects segmentation. Analysis, the influence of the algorithm for the outline objects segmentation on the boundary pixels from the preliminary selection of methods of redefinition is carried out by example of combining several satellite images along the outline of urban infrastructure. For simplicity and by necessary of large data volume visualization (pixel half tone matrix size) presented graphs: halftone codes for redefining and border pixels, pixels requests for the algorithm of outline objects segmentation. By analysis criteria and characteristics of an effective method of redefining boundary pixels are described with correspond affects on algorithms of outline objects segmentation on bitmap images.
004.923.72
общий = БД Техника
общий = ПОЛУТОНОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
общий = ПИКСЕЛ
общий = СВЕРТОЧНЫЕ КОДЫ
общий = ФИЛЬТРАЦИЯ
общий = ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
общий = ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей = Objects outline delineation by nonliniear filtration methods for boundary pixels / Д. В. Заерко [и др.]. – DOI 10.21122/2309-4923-2022-3-4-11 // Системный анализ и прикладная информатика / гл. ред. Сергей Васильевич Харитончик; учредитель Белорусский национальный технический университет (Минск). – 2022. – № 3. – С. 4-11. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/123327.
При работе с алгоритмами выделения контуров объектов на растровых изображениях, основанных на операции двумерной свертки, возникает проблема обработки ими граничных пикселей в пиксельной матрице. Проблема связана с необходимостью самого алгоритма свертки использовать дополнительный набор пикселей, находящийся вне границ пиксельной матрицы обрабатываемого изображения. Эта проблема актуальна и в иных алгоритмах, объединенных общей чертой – использование операции двумерной свертки. Степень важности задачи определяется из необходимости многократного применения нелинейных фильтров к граничным пикселям, с последующим объединением нескольких изображений без искажений на границах. Существующие способы «доопределения» граничного набора пикселей, на этапе предварительной обработки пиксельной матрицы, примитивны и существенным образом влияют на последующие этапы обработки. Именно такая зависимость существует между методами «доопределения» граничных пикселей и алгоритмами выделения контуров объектов: Щарра, Прюитта, Собеля. Объект исследования в статье – пиксельная матрица полутонового изображения. Предмет изучения – оценка взаимосвязи алгоритмов выделения контуров объектов, с методами «доопределения» граничных пикселей. Основная цель – описание характеристик эффективного алгоритма заполнения граничных пикселей положительно воздействующих на последующую оценку откликов этих пикселей алгоритмами выделения контуров объектов, на основе операции двумерной свертки. Анализ, влияния алгоритма выделения контуров объектов на граничные пиксели от предварительного выбора методов «доопределения», проводится на примере объединения нескольких спутниковых снимков по контурам объектов городской инфраструктуры. Для простоты восприятия и необходимости визуализации большого объема данных (размера пиксельных матриц кодов полутонов) представлены графики: кодов полутонов доопределенных и граничных пикселей, пиксельных откликов для алгоритмов выделения контуров объекта. По проведенному анализу описаны критерии и характеристики эффективного метода «доопределения» граничных пикселей, с учетом последующего влияния их на работу алгоритмов выделения контуров объектов на растровых изображениях.
A processing of border pixel from pixel map originate problem while work with outline objects segmentation algorithm on bitmap images, which are based on 2D convolution operation. The problem correspond with addition set of pixels which are outside pixel matrix border of processing image. This problem is actual also in other algorithms, which have a common feature – 2D convolution operation. The level of importance are defined by multi used nonlinear filters to border pixels and then union a few images without distortions at the boundaries. The existing methods of pixel set redefining on pre processing step are primitive and affects on subsequent stages of processing. This affects exist between methods of redefining border pixels and algorithms of outline objects segmentation: Sharra, Pruitta, Sobel. The object of investigation is pixel map of halftone image. The subject of investigation is relation assessment between algorithms of outline objects segmentation with methods redefining border pixels. The main target is describing of features special methods to redefining border pixels which positively affecting the subsequent evaluation of the responses for this pixels by algorithms of outline objects segmentation. Analysis, the influence of the algorithm for the outline objects segmentation on the boundary pixels from the preliminary selection of methods of redefinition is carried out by example of combining several satellite images along the outline of urban infrastructure. For simplicity and by necessary of large data volume visualization (pixel half tone matrix size) presented graphs: halftone codes for redefining and border pixels, pixels requests for the algorithm of outline objects segmentation. By analysis criteria and characteristics of an effective method of redefining boundary pixels are described with correspond affects on algorithms of outline objects segmentation on bitmap images.
004.923.72
общий = БД Техника
общий = ПОЛУТОНОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
общий = ПИКСЕЛ
общий = СВЕРТОЧНЫЕ КОДЫ
общий = ФИЛЬТРАЦИЯ
общий = ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
общий = ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
