1. Наука
  2. Видання
  3. Системи озброєння і військова техніка
  4. 3(59)'2019
  5. Использование поля фрактальной размерности для векторизации объектов разведки

Использование поля фрактальной размерности для векторизации объектов разведки

Д.В. Карлов, С.И. Березина, Ю.В. Резников, А.В. Коробецкий
Аннотации на языках:


Анотация: Первоочередным этапом, определяющим качество автоматической обработки и результата дешифровки в це-лом, является этап создания сегментной карты изображения который должен обеспечить полное сходство между исходным и конечным изображением. Определены критерии качества сегментированного изображения. Проведен ана-лиз возможности использования существующих методов построения сегментной карты аэрокосмических изображе-ний Предложено для определения границ различных сегментов использовать построенное поле фрактальных размерно-стей, в котором наблюдается импульсное изменение значения фрактальной размерности на границах объектов.


Ключевые слова: сегментирование изображения, векторизация объектов, кластеризация цветового пространст-ва, текстурные признаки, контуроподчекивающие фильтры, поле фрактальной размерности.

Список литературы

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.