Дослідження застосування операторів згортки в задачах виділення границь на зображенні
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.56548Ключові слова:
алгоритм Кенні, оператор Собеля, оператор Робертса, оператор Превітта, виділення границь, градієнтАнотація
В роботі розглянуті типові алгоритми для виділення границь обєктів на зображенні та досліджені особливості застосування операторів згортки в алгоритмі Кенні. В результаті експериментально встановлено, що застосування оператору Собеля є оптимальним. В якості альтернативних операторів згортки були також розглянуті оператор Робертса та Превітта. В результаті наведено рекомендації щодо реалізації алгоритму Кенні.
Посилання
- Forsajt, D., Pons, Zh. (2004). Komp'juternoe zrenie. Sovremennyj podhod. Moscow: Vil'jams, 928.
- Szeliski, R. (2011). Computer Vision: Algorithms and Applications. London: Springer, 812. doi: 10.1007/978-1-84882-935-0
- Bilyns'kyj, J. (2010). Metody obrobky zobrazhen' v komp’juteryzovanyh optyko-elektronnyh systemah. Vinnycja: VNTU, 272.
- Li, J., Ding, S. (2011). A Researchon Improved Canny Edge Detection Algorithm. Communications in Computer and Information Science, 228, 102–108. doi: 10.1007/978-3-642-23223-7_13
- Harris, C., Stephens, M. (1988). A Combined Cornerand Edge Detector. Proceedings of the Alvey Vision Conference. Plessey: Plessey Research Roke Manor, 23.1–23.6. doi: 10.5244/c.2.23
- Hines, E. (1983). Application of edge detection techniques to detection of the bright band in radar data. Image and Vision Computing, 1 (4), 221–226. doi: 10.1016/0262-8856(83)90021-5
- Canny, J. F. (1986). A computational approach to edge detection. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-8 (6), 679–698. doi: 10.1109/tpami.1986.4767851
- Conroy, L., Yeung, R., Quirk, S., Phan, T., Smith, W. L. (2015). Retrospective evaluation of visually monitored deep inspiration breath hold for breast cancer patients using edge detection. World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering. Toronto, Canada. doi: 10.1007/978-3-319-19387-8_143
- Harun, M. N. H., Nabilah, I., Shazilah, A. N. (2015). Comparative study of edge detection algorithm: vessel wall elasticity measurement for deep vein thrombosis diagnosis. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 10 (19), 8635–8641. Available at: http://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2015/jeas_1015_2772.pdf
- Ramamurthy, B., Chandran, K. R. (2011). Content based Image Retrieval for Medical Images using Canny Edge Detection Algorithm. International Journal of Computer Applications, 17 (6), 32–37. doi: 10.5120/2222-2831
- Law, M. W. K., Chung, A. C. S. (2007). Weighted Local Variance-Based Edge Detection and Its Application to Vascular Segmentation in Magnetic Resonance Angiography. IEEE Transactions on Medical Imaging, 26 (9), 1224–1241. doi: 10.1109/tmi.2007.903231
- Hemalatha, R., Deepa, E., Sasipriya, R. (2015). Automated Driving Vehicle Using DigitalImage Processing. IJISET - International Journal of Innovative Science, Engineering and Technology, 2 (9), 445–446. Available at: http://ijiset.com/vol2/v2s9/IJISET_V2_I9_55.pdf
- Panetta, K., Wharton, E., Agaian, S. S. (2008). Logarithmic Edge Detection with Applications. Journal of Computers, 3 (9), 11–19. doi: 10.4304/jcp.3.9.11-19
- Bradski, G., Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV. O’ReillyMedia, 580. Available at: http://www.cse.iitk.ac.in/users/vision/dipakmj/papers/OReilly%20Learning%20OpenCV.pdf
- Labeled Faces in the Wild. Available at: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
- Steger, C., Ulrich, M., Wiedemann, C. (2008). Machine Vision Algorithms and Applications. Wiley-VCH, 360.
- Johnson, S. (2006). On Digital Photography. O’Reilly Media, 320.
- Lysak, N. V., Mironova, Ju. V., Marchenko, I. O., Petrov, S. O. (2015). Pidvyshhennja jakosti rozpiznavannja metodom Violy-Dzhonsa v zadachah informacijnoi' bezpeky pidpryjemstva shljahom poperedn'oi' obrobky zobrazhen'. Optyko-elektronni informacijno-energetychni tehnologii', 29 (1), 70–75
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2015 Сергій Олександрович Петров, Ігор Олександрович Марченко, Борис Олександрович Дібров
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.
