350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №8 за 2018 г.
Статья в номере:
Сегментация изображений алгоритмом нечеткой кластеризации с использованием оценок значений текстурно-фрактальных признаков
Тип статьи: научная статья
DOI: 10.18127/j20700784–201808–03
УДК: 004.931; 004.932
Авторы:

В.А. Кузнецов – к.т.н., ст. преподаватель, ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) E-mail: kuzzviktor@mail.ru

А.Н. Потоцкий – мл. науч. сотрудник, ВУНЦ ВВС «ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) E-mail: AntonPototskiy@mail.ru

Аннотация:

Рассмотрен вопрос оценки информативности нового фрактального признака текстуры изображений – направленной морфологической мультифрактальной сигнатуры. Проведены экспериментальные исследования по определению эффективности  автоматизированной сегментации синтезированных и реальных изображений алгоритмом нечетких с-средних с использованием разработанного признака. Получены результаты, свидетельствующие о более высокой точности сегментации изображений, достижимой при использовании нового текстурно-фрактального признака. Сделаны выводы о необходимости оптимизации разработанного алгоритма с целью снижения вычислительных затрат.

Страницы: 27-43
Список источников
  1. Тишкин Р.В. Мягкие вычисления в задачах сегментации космических изображений // Цифровая обработка сигналов. 2010. № 3. С. 25–29.
  2. Школьный Л.А., Толстов Е.Ф., Детков А.Н. Радиолокационные системы воздушной разведки, дешифрирование радиолокационных изображений / Под ред. Л.А. Школьного. М.: ВВИА. 2008.
  3. Bezdek J.C., Ehrlich R., Full W. FCM: Fuzzy C-Means Algorithm // Computers and Geoscience. 1984. V. 10. № 2. P. 191–203.
  4. Шитова О.В., Пухляк А.Н., Дроб Е.М. Анализ методов сегментации текстурных областей изображений в системах обработки изображений // Научные ведомости. Сер. «История. Политология. Экономика. Информатика». 2014. № 8 (179). Вып. 30/1. С. 182–188.
  5. Мандельброт Б.Б. Фрактальная геометрия природы / Пер. А.Р. Логунова. Москва–Ижевск: Институт компьютерных исследований. 2002. 
  6. Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А., Пахомов А.А., Герман В.А. Новейшие методы обработки изображений / Под ред. А.А. Потапова. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2008.
  7. Иванов В.К., Пащенко Р.Э., Стадник А.М., Яцевич С.Е., Кучук Г.А. Фрактальный анализ изображений лесных массивов // Успехи современной радиоэлектроники. 2006. № 12. С. 55–61.
  8. Кузнецов В.А., Потоцкий А.Н. Метод измерения направленной морфологической мультифрактальной сигнатуры текстуры изображений // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 3. С. 39–52.
  9. Русскин А.Б. Сравнительный анализ методов измерения фрактальной размерности двумерных сигналов // Информационноизмерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 9. С. 10–19.
  10. Jacquet G., Ohley W., Fortin C. Bone texture characterization by oriented fractal analysis // In Proceedings of the 18th IEEE on Bioengineering. 1988. P. 22–23.
  11. Малинников В. А., Учаев Д.В., Учаев Дм.В. Методика получения канонических спектров при мультифрактальном анализе цифровых изображений // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2006. Т. 13. № 3. С. 516–517.
  12. Xia Y., Feng D., Zhao R., Zhang Y. Morphology-Based Multifractal Estimation for Texture Segmentation // IEEE transactions on image processing. 2006. V. 15. № 3. P. 614–622.
  13. Peleg S., Naor J., Hartley R. Multiple resolution texture analysis and classification // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1984. V. 6. № 4. P. 518–523.
  14. Lynch J.A., Hawkess D.J., Bukland-Wright J.C. Analysis of texture in macroradio-graphs of osteoarthritic knees, using the fractal signature // Phys. Med. Biol. 1991. V. 36. № 6. P. 709–722.
  15. Xia Y., Feng D., Zhao R., Zhang Y. Multifractal signature estimation for textured image segmentation // Pattern Recognition Letters. 2010. № 31. P. 163–169.
  16. Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: топология выборки. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Университетская книга. 2005.
  17. Yi W.J., Heo M.S., Lee S. Direct measurement of trabecular bone anisotropy using directional fractal dimension and principal axes of inertia // Oral Surg., Oral Medicine, Oral Pathology, Oral Radiology Endodontics. 2007. № 104. P. 110–116.
  18. Федер Е. Фракталы / Пер. Ю.А. Данилова, А. Шукурова. М.: Мир. 1991.
  19. Потапов А.А., Гильмутдинов А.Х., Ушаков П.А. Фрактальные элементы и радиосистемы: Физические аспекты. Монография / Под ред. А.А. Потапова. М.: Радиотехника. 2009.
  20. Каримова Л.М., Круглун О.А., Макаренко И.Н., Макаренко Н.Г. Мультифрактальная сегментация данных дистанционного зондирования // Исследование земли из космоса. 2008. № 3. С. 18–26.
  21. Wu J.J. Analyses and simulation of anisotropic fractal surfaces // Chaos, Solitons and Fractals. 2002. № 13. P. 1791–1806.
  22. Brodatz P. Texture: A Photographic album for artists and designers. Dover, New York. 1966. [Электронный ресурс]: URL: http://sipi.usc.edu/database/database.
  23. Wolski M., Podsiadlo P., Stachowiak G.W. Directional fractal signature analysis of self-structured surface textures // Tribol Lett. 2012. № 47. P. 323–340.
  24. Демидова Л.А., Кираковский В.В., Пылькин А.Н. Принятие решения в условиях неопределенности. М.: Горячая линияТелеком. 2012.
  25. Du G., Yeo T.S. A novel multifractal estimation method and its application to remote image segmentation // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 2002. V. 40. № 4. P. 980–982.
Дата поступления: 22 января 2018 г.