Методи відновлення лінії контуру дислокації цифрового зображення пластини арсеніду галію

Автор(и)

  • Андрей Николаевич Самойлов Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського вул. Першотравнева, 20, м. Кременчук, Україна, 39614, Україна https://orcid.org/0000-0001-9178-6202
  • Игорь Васильевич Шевченко Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського вул. Першотравнева, 20, м. Кременчук, Україна, 39600, Україна https://orcid.org/0000-0003-3009-8611

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.43326

Ключові слова:

дислокація, ямки травлення, відновлення лінії контуру, арсенід галію, цифрове зображення

Анотація

Досліджено можливості відновлення лінії контуру ямок травлення дислокації на бінаризованому цифровому зображенні пластини арсеніду галію. Запропоновано методи визначення ширини лінії контуру, відновлення лінії контуру у перепадах яскравості граней дислокацій в площині зображення пластини, відновлення розгалужень. Наводиться покроковий опис методів відновлення лінії контуру дислокації на цифровому зображенні пластини арсеніду галію.

Біографії авторів

Андрей Николаевич Самойлов, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського вул. Першотравнева, 20, м. Кременчук, Україна, 39614

Аспірант

Кафедра інформаційно-управляючих систем 

Игорь Васильевич Шевченко, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського вул. Першотравнева, 20, м. Кременчук, Україна, 39600

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційно-управляючих систем

Посилання

  1. Samoilov, A. N. (2013). Metody poluchenija konturov na cifrovyh rastrovyh izobrazhenijah s nechjotkim otobrazheniem dislokacij v plastinah GaAs. Kompiuterno-іntegrovanі tehnologії: osvіta, nauka, virobnictvo, 63–69.
  2. Samoilov, A. N. (2014). Issledovanie mediannoj filtracii binarizovannyh konturov dislokacij plastiny GaAs na rastrovyh cifrovyh izobrazhenijah. Materіaly І Vseukraїns'koї naukovo-praktichnoї konferencії «ІT-Perspektiva», 10–11.
  3. Samoilov, A. N. (2012). Sravnenie effektivnosti globalnyh metodov binarizacii rastrovyh cvetnyh izobrazhenij. Vestnik KrNU imeni Mihaila Ostrogradskogo, 4 (75), 49–54.
  4. Samoilov, A. N., Shevchenko, I. V. (2013). Metod obnaruzhenija linij konturov v jarkostnyh perepadah predpolagaemyh granej binarizovannogo izobrazhenija sledov dislokacij na plastinah GaAs. Avtomatizirovannye sistemy upravlenija i pribory avtomatiki, 165, 22–27.
  5. Smith, S. M., Brady, J. M. (1997). SUSAN – A new approach to low level image processing. International Journal of Computer Vision, 34, 45–78.
  6. Rosten, E., Drummond, T. (2006). Machine learning for high-speed corner detection. Proceedings of the European Conference on Computer Vision, 430–443. doi: 10.1007/11744023_34
  7. Harris, C., Stephens, M. (1988). A combined corner and edge detector. Alvey Vision Conference, 147–151. doi: 10.5244/c.2.23
  8. Schmid, C., Mohr, R., Bauckhage, C. (1998). Comparing and evaluating interest points. Proceedings of the International Conference on Computer Vision, 230–235. doi: 10.1109/iccv.1998.710723
  9. Schmid, C., Mohr, R., Bauckhage, C. (2000). Evaluation of interest point detectors. International Journal of Computer Vision, 2, 151–172.
  10. Lowe, D. G. (2004). Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision, 60 (2), 91–110. doi: 10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
  11. Bay, H., Tuytelaars, T., Van Gool, L. (2006). SURF: Speeded up robust features H. Bay. Proceedings of the European Conference on Computer Vision, 404–417. doi: 10.1007/11744023_32
  12. Ablamejko, S. V., Lagunovskij, D. M. (2000). Obrabotka izobrazhenij: tehnologija, metody, primenenie. Minsk: Amalfeja, 304.
  13. Duda, R., Hart, H. (1973). Pattern classification and scene analysis. New York: John Wiley & Sons, 507.
  14. Freeman, H., Davis, L. S. (1977). A corner finding algorithm for chain coded curves. IEEE Transactions on Computers, 26 (3), 297–303. doi: 10.1109/tc.1977.1674825
  15. Bribiesca, E., Guzman, A. (1978). Shape description and shape similarity for two dimensional regions. Paper presented at the 41h International Conference on Pattern Recognition, Kyoto, Japan.
  16. Gonzalez, R., Woods, R. (2002). Digital image processing. Prentice Hall: Pearson Education, 616.
  17. Epshtein, B. (2009). Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform. Microsoft Corporation. Available at: http://research.microsoft.com/pubs/149305/1509.pdf (Last accessed: 23.12.12).
  18. Pratt, W. (1978). Digital Image Processing. New York: John Wiley & Sons, 781.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-06-17

Як цитувати

Самойлов, А. Н., & Шевченко, И. В. (2015). Методи відновлення лінії контуру дислокації цифрового зображення пластини арсеніду галію. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(5(75), 8–16. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.43326

Номер

Том 3 № 5(75) (2015): Прикладна фізика

Розділ

Прикладна фізика

Ліцензія

Авторське право (c) 2015 Андрей Николаевич Самойлов, Игорь Васильевич Шевченко

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.