350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №6 за 2011 г.
Статья в номере:
Комбинированный метод выделения контуров на зашумленных изображениях
Ключевые слова:
сегментация
выделение контуров
цифровые полутоновые изображения
марковский процесс
количество информации
двумерная нелинейная фильтрация
Авторы:
Е. П. Петров - д.т.н., профессор, зав. кафедрой радиоэлектронных средств, Вятский государственный университет. E-mail: EPPetrov@mail.ru
Е. В. Медведева - к.т.н., доцент, кафедра радиоэлектронных средств, Вятский государственный университет. E-mail: EMedv@mail.ru
Е.Е. Курбатова - аспирант, кафедра радиоэлектронных средств, Вятский государственный университет. E-mail: kurbatovae@gmail.com
Аннотация:
Разработан комбинированный метод предварительной обработки изображений, позволяющий на первом этапе восстановить цифровые полутоновые изображения (ЦПИ) при низких отношениях сигнал/шум по мощности, а на втором - выделить границы объектов интереса; показано, что метод базируется на представлении ЦПИ двумерным марковским процессом.
Страницы: 335-341
Список источников
- Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А.и др. Новейшие методы обработки изображений / под ред. А.А. Потапова. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2008.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005.
- Петров Е. П.,Трубин И.С., Частиков И.А. Нелинейная фильтрация видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений марковского типа // Успехи современной радиоэлектроники. 2007. № 3. С. 54 - 88.
- Петров Е.П., Медведева Е.В. Вычисление статистической избыточности статических изображений // Вопросы радиоэлектроники. Сер. РЛТ. 2008. Вып.3. С.76 - 83.
- Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир. 1989.
- Berkeley Segmentation Dataset - база изображений университета Беркли. URL: http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/segbench. Дата обращения: 17.03.2008.
- Левашкина А.О., Поршнев С.В. Сравнительный анализ супервизорных критериев оценки качества сегментации изображений // Информационные технологии. 2009. № 5. С. 52 - 57.