Розкладання кольорових зображень на сингулярні компоненти

Автор(и)

  • Виктор Иванович Загребнюк Одеська національна академія зв’язку ім. О.С. Попова, вул. Ковальська 1, м. Одеса, Україна, 65029, Україна
  • Фуад Вагиф оглы Насиров Одеська національна академія зв’язку ім. О.С. Попова, вул. Ковальська 1, м. Одеса, Україна, 65029, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.16652

Ключові слова:

сегментація зображень, контекстний пошук по зображенням, сингулярне розкладання зображень, контекстний пошук по регіонам

Анотація

У цій статті запропоновано сингулярне розкладання кольорових зображень на адитивні компоненти. Дослідження отриманих адитивних компонент на множині різних зображень показали, що кількість крупномасштабних сегментів на зображенні можна встановити, проаналізувавши компоненти власних векторів, які отримані у результаті сингулярного розкладання

Біографії авторів

Виктор Иванович Загребнюк, Одеська національна академія зв’язку ім. О.С. Попова, вул. Ковальська 1, м. Одеса, Україна, 65029

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра Мереж та систем поштового зв’язку

Фуад Вагиф оглы Насиров, Одеська національна академія зв’язку ім. О.С. Попова, вул. Ковальська 1, м. Одеса, Україна, 65029

Аспірант

Кафедра Мереж та систем поштового зв’язку

Посилання

  1. Mancas-Thilou, C. Spatial and Color Spaces Combination for Natural Scene Text Extraction [Text] / C. Mancas-Thilou, B. Gosselin // Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing. - 2006. - №2. - pp. 985-988.
  2. Deb, K. Statistical Characteristics in HSI Color Model and Position Histogram based Vehicle License Plate Detection [Text] / K. Deb, K.-H. Jo // Intelligent Service Robots. - 2009. - т. 2. - №3. - pp. 173-186.
  3. Cheng, L. An Efficient Approach for Tree Digital Image Segmentation [Text] / L. Cheng, T. Y. Song // Forestry Studies in China, 2004. - №6. - pp. 43-49.
  4. Morales, R. Blood vessel segmentation via neural network in histological images [Text] / R. Morales, T. E Alarcón Martínez, J. José // Journal Intelligent & Robotic System. - 2003. - т. 36. - № 4. - pp. 451 – 465.
  5. Mozina, M. Real-time image segmentation for visual inspection of pharmaceutical tablets [Text] / M. Mozina, D. Tomazevic, F. Pernus, B. Likar // In Proceedings of Machine Vision Applications. - 2011. - pp. 145-156.
  6. Mezaris, V. A test-bed for region-based image retrieval using multiple segmentation algorithms and the MPEG-7 eXperimentation Model: The Schema Reference System [Text] / V. Mezaris, H. Doulaverakis, R. Medina Beltran de Otalora, S. Herrmann, I. Kompatsiaris, M. G. Strintzis // Proc. 3rd International Conference on Image and Video Retrieval.- 2004. - т. 3115. - pp. 592-600.
  7. Sridhar, V. Region-based Image Retrieval using Multiple Features [Text] / V. Sridhar, M. A. Nascimen, X. Li // Proceedings of the Visual Information Systems Conference. - 2002. - pp. 61-75.
  8. Sural, S. Segmentation and histogram generation using the HSV color space for image retrieval [Text] / S. Sural, G. Qian, S. Pramanik // Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing. - 2002. - pp. 589–592.
  9. Shin, M. C. Does colorspace transformation make any difference on skin detection? [Text] / M. C. Shin, K. I. Chang, L. V. Tsap // Proceedings of the Sixth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision.- 2002. - pp. 275-284
  10. Martin, D. A Database of Human Segmented Natural Images and its Application to Evaluating Segmentation Algorithms and Measuring Ecological Statistics [Text] / D. Martin, C. Fowlkes, D. Tal, J. Malik. - Proceedings 8th Intel Conference Computer Vision. - 2001. - т.2. - pp. 416−423
  11. Mancas-Thilou, C., Gosselin, B. (2006). Spatial and Color Spaces Combination for Natural Scene Text Extraction. Proceedings of IEEE International Conference on Iimage Processing, 985-988.
  12. Deb, K., Jo, K.-H. (2009). Statistical Characteristics in HSI Color Model and Position Histogram based Vehicle License Plate Detection. Intelligent Service Robots, 2, 3, 173-186.
  13. Cheng, L., Song, T. Y. (2003). An Efficient Approach for Tree Digital Image Segmentation. Forestry Studies in China, 6, 43-49.
  14. Morales, R., Alarcón Martínez, T. E., & José, J. (2004). Blood vessel segmentation via neural network in histological images. Journal Intelligent & Robotic System, 36, 4, 451 – 465.
  15. Mozina, M., Tomazevic, D., Pernus, F., & Likar, B. (2011). Real-time image segmentation for visual inspection of pharmaceutical tablets. Proceedings of Machine Vision Application, 145-156.
  16. Mezaris, V., Doulaverakis, H., Medina Beltran de Otalora, R., Herrmann, V., Kompatsiaris, I., & Strintzis, M. G. (2004). A test-bed for region-based image retrieval using multiple segmentation algorithms and the MPEG-7 eXperimentation Model: The Schema Reference System. Proceedings. 3rd International Conference on Image and Video Retrieval, Dublin, Ireland, Springer LNCS, 3115, 592-600.
  17. Sridhar, V., Nascimen, M. A., & Li, X. (2002). Region-based Image Retrieval using Multiple Features. Proceedings of the Visual Information Systems Conference, 61-75.
  18. Sural, S., Qian, G., & Pramanik, S. (2002). Segmentation and histogram generation using the HSV color space for image retrieval. Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, 589–592.
  19. Shin, M. C., Chang, K. I., & Tsap, L. V. (2002). Does colorspace transformation make any difference on skin detection, Proceedings of the Sixth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society, 275
  20. Martin, D., Fowlkes, C., & Tal, D., & Malik, J. (2001). A Database of Human Segmented Natural Images and its Application to Evaluating Segmentation Algorithms and Measuring Ecological Statistics. Proceedings 8th Intel Conference Computer Vision, 2, 416−423

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-07-30

Як цитувати

Загребнюк, В. И., & Насиров, Ф. В. о. (2013). Розкладання кольорових зображень на сингулярні компоненти. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2(64), 15–19. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.16652

Номер

Том 4 № 2(64) (2013): Інформаційні технології і системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Виктор Иванович Загребнюк, Фуад Вагиф оглы Насиров

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.