1. Наука
  2. Видання
  3. Системи озброєння і військова техніка
  4. 3(59)'2019
  5. Використання поля фрактальної розмірності для векторизації об’єктів розвідки

Використання поля фрактальної розмірності для векторизації об’єктів розвідки

Д.В. Карлов, С.І. Березіна, Ю.В. Рєзніков, О.В. Коробецький
УДК 4.932
Мова статті: українська
Анотації на мовах:


Анотація: Першочерговим етапом, що визначає якість автоматичної обробки і результату дешифрування в ці-лому, є етап створення сегментної карти зображення, який повинен забезпечити повну подібність між вихідним і кінцевим зображенням. Визначені критерії якості сегментованого зображення. Проведено аналіз можливості використання існуючих методів побудови сегментної карти аерокосмічних зображень Запро-поновано для визначення меж різних сегментів використовувати побудоване поле фрактальних розмірнос-тей, в якому спостерігається імпульсна зміна значення фрактальної розмірності на межах об’єктів.


Ключові слова: сегментування зображення, векторизація об’єктів, кластерізація колірного простору, тек-стурні ознаки, контуропідкреслюючі фільтри, поле фрактальної розмірності.

Список літератури

1.Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптико-електронного спостере-ження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації. – 2016. – № 9. – C. 77-80.
2.Шитова О.В. Анализ методов сегментации текстурных областей изображений в системах обработки изображений /О.В. Шитова, А.Н. Пухляк, Є.М. Дроб // Научные ведомости БелГУ. – 2014. – № 8(179). – С. 182-188.
3.Iris localization based on the Hough transform, a radial-gradient operator, and the gray-level intensity [Електронний ре-сурс] / F. Jan, I. Usman, S.A. Khan, S.A. Malik // Optik. – 2013. – № 124(23). – С. 5976-5985. – Режим доступу: https://www.academia.edu/5065876/ Iris_Localization_using_Circular_Hough_Transform_and_Horizontal_Projection_Folding.
4.Chao Zhang Clustered nuclei splitting via curvature information and gray-scale distance transform [Електронний ресурс] /Zhang Chao, Sun Changming, Su Ran // Journal Microscopy. – 2015. – № 259(1). – С. 36-52. – Режим доступу: https://ru.scribd.com/document/362374559/2015-ClusterNucleiViaCurvatureInformation-3-pdf.
5.Texture feature extraction based on wavelet transform and gray-level co-occurrence matrices applied to osteosarcoma diag-nosis / S. Hu, C. Xu, W. Guan, Y. Tang, Y. Liu // Bio-Medical Materials and Engineering. – 2014. –№ 24(1). – С. 129-143. – Ре-жим доступу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24211892.
6.Nixon M.S. Feature Extraction and Image Processing [Електронний ресурс] / Mark S. Nixon, Alberto S. Aguado // Ox-ford: A division of Reed Educational and Professional Publishing Ltd. – 2002, 330 p. – Режим доступу: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.375.6848&rep=rep1&type=pdf.
7. Burge M. A minimal line property preserving representation of line images [Електронний ресурс] / M. Burge,W. Kropatsch // Computing. – 1999. – № 62(4). – С. 355-368. – Режим доступу: https://link.springer.com/article/10.1007/s006070050029.
8.Zenzo Di S. Run-based algorithms for binary image analysis and processing [Електронний ресурс] / S. Di Zenzo,L. Cinque, S. Levialdi // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1996. – № 1(18). – С. 83-89. – Режим доступу: https://kissly.net/book/3948154204024158B8FD?utm_source=ps84&utm_medium= ifinisepykyl.tk& utm_campaign =fnom&x=198084.
9.Linda G. Shapiro Connected Component Labeling and Adjacency Graph Construction [Електронний ресурс] / Linda G. –1996. – № 1(31). – 293 с. Режим доступу: http://index-of.co.uk/Artificial-Intelligence/Computer%20Vision%20-%20Linda%20Shapiro.pdf.
10.Jung-Me P. Fast Connected Component Labeling Algorithm Using a Divide and Conquer Technique [Електронний ре-сурс] / P. Jung-Me, G. Carl Looney, C. Hui-Chuan // CATA 2000 Conference on Computers and Their Applications, Dec. 2000. – С. 373-376. – Режим доступу: https://pdfs.semanticscholar.org/08ac/ 52b31f3fe929c2dbb191558375630ce06f01.pdf.
11.Таршин В.А. Метод оперативной подготовки эталонов на основе фрактальной обработки изображений с высокойобъектовой насыщенностью [Електронний ресурс] / В.А. Таршин, А.М. Сотников, Р.Э. Пащенко // Техническое зрение. – 2014. – № 1(5). – С. 2-8. – Режим доступу: http://magazine.technicalvision.ru/archive/issue-1-5.
12.Пащенко Р.Э. Фрактальный анализ процессов, структур и сигналов: монография / Под ред. Р.Э. Пащенко. – Х.:Экоперспектива, 2006. – 348 с.

Бібліографічний опис для цитування:
Використання поля фрактальної розмірності для векторизації об’єктів розвідки / Д.В. Карлов, С.І. Березіна, Ю.В. Рєзніков, О.В. Коробецький  // Системи озброєння і військова техніка. – 2019. – № 3(59). – С. 64-71. https://doi.org/10.30748/soivt.2019.59.08.