Comparison of methods of edge detection of a metal drop image
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.33.2016.105190Keywords:
edge detection, comparison of methods, the metal droplets imageAbstract
Edge is the basic characteristic of an image, edge detection plays an important role in computer vision and image analysis. Edge detection refers to the process of identifying and locating sharp discontinuities in an image. The discontinuities are abrupt changes in pixel intensity which characterize boundaries of objects in a scene. The purpose of edge detection is to mark the points in a digital image at which the luminous intensity changes sharply. Image Edge detection significantly reduces the amount of data and filters out useless information, while preserving the important structural properties in an image. Since edge detection is in the forefront of image processing for object detection, it is crucial to have a good understanding of edge detection algorithms. There are many ways to perform the edge detection. However, they may be grouped into two categories, that are edge detection techniques of Gradient-based and Laplacian based Edge Detection. The gradient method detects the edges by looking for the maximum and minimum in the first derivative of the image. The Laplacian method searches for the zero crossings in the second derivative of the image to find edges. In this paper the analysis of the results of Edge Detection by other scientists is presented. In this paper we have evaluated various Edge Detection Operators – they are Sobel, Robert, Prewitt, LOG and Canny – used for a metal drop images. The Robert, Prewitt, Sobel methods showed the best resultReferences
Список использованных источников (ГОСТ):
Moser Z. Surface tension measurements of the Bi-Sn and Sn-Bi-Ag liguid alloys / Z. Moser, W. Gasior, J. Pstrum // Journal of Electronic Materials. – 2001. – Vol. 30, № 9. – P. 1109-1111.
Федосова И.В. Особенности построения эмпирического описания контура капли в автоматизации расчетов поверхностных свойств расплавов / И.В. Федосова, Т.А. Левицкая // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія : Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка : Зб. наук. пр. – Донецьк : ДонНУ, 2015. – Вип. 1 (20). – С. 119-125.
Путятин Е.П. Обработка изображений в робототехнике / Е.П. Путятин, С.И. Аверин. – М. : Машиностроение, 1990. – 320 с.
Путятін Є.П. Методи та алгоритми комп’ютерного зору : навчальний посібник / Є.П. Путятін, В.О. Гороховатський, О.О. Матат. – Х. : ТОВ «Компанія СМІТ». – 2006. – 236 с.
Форсайт Д.А. Компьютерное зрение. Современный подход / Д.А. Форсайт, Ж. Понс. – М. : «Вильямс», 2004. – 928 с.
Шапиро Л. Компьютерное зрение. / Л. Шапиро, Дж. Стокман. – М. : БИНОМ. Лаборатория знаний. – 2006. – 752 с.
Гонзалес Р. Цифровая обработка изображений в среде Matlab / Р. Гонзалес, Р. Вудс, С. Эддинс. – М. : Техносфера, 2006. – 616 с.
Эль-Хатиб С.А. Сравнительный анализ алгоритмов выделения контуров медицинских изображений / С.А. Эль-Хатиб, Ю.А. Скобцов // Тезисы докладов II-ой международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Информационные управляющие системы и технологии и компьютерный мониторинг». – Донецк, 2011. – Т. 2. – C. 52-56.
Методы анализа медицинских изображений / А.В. Дороничева, Н.Э. Косых, С.К. Полумиенко, С.З. Савин // Екологічна безпека та природокористування. – 2014. – Вип. 16. – С. 148-170.
Бритик В.И. Исследование возможностей различных фильтров и их применение в задачах распознавания образов / В.И. Бритик, Е.Ю. Жилина // Бионика интеллекта : научно-технический журнал. – 2014. – № 2 (83). – С. 88-95.
Шевченко Е.А. Задача распознавания контура ладони на сложных изображениях / Е.А. Шевченко // Искусственный интеллект. – 2013. – № 4. – С. 244-251.
Бондина Н.Н. Использование статистических характеристик для выделения границ в медицинских изображениях / Н.Н. Бондина, В.Э. Кривенцов // Вестник НТУ ХПИ. Серия : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ ХПИ. – 2013. – № 39 (1012). – С. 22-27.
Костюкова Н.С. Виділення контурів об’єктів при виконанні пошуку зображень за їх вмістом / Н.С. Костюкова, А.К. Чудовська // Матеріали Міжнародної науково-технічної інтернет-конференції «Комп’ютерна графіка та розпізнавання зображень» 15 квітня 2012 р. –(http://conf.vntu.edu.ua/kgrz/2012/pdf/Костюкова.pdf).
Білинський Й.Й. Метод виділення контуру на слабоконтрасних розмитих зображеннях / Й.Й. Білинський, І.В. Микулка // Вісник Вінницького політехнічного інстітуту. – 2012. – № 3. – С. 164-169.
Алгоритмы выделения контуров изображений [Электронный ресурс]. – (http://habrahabr.ru/post/114452/).
References:
Moser Z., Gasior W., Pstrum J. Surface tension measurements of the Bi-Sn and Sn-Bi-Ag liguid alloys. Journal of Electronic Materials, 2001, vol. 30, no. 9, pp. 1109-1111.
Fedosova I.V., Levitskaya T.A. Osobennosti postroeniya empiricheskogo opisaniya kontura kapli v avtomatizacii raschetov poverxnostnyx svojstv rasplavov [Special issues associated with creation of empirical description of a drop contour which are used in calculative automation of surface features associated with melts]. Naukovі pratsі Donets'kogo natsіonal'nogo tekhnіchnogo unіversitetu. Serіia: Іnformatika, kіbernetika ta obchisliuval'na tekhnіka: Zb. nauk. prats' – Scientific papers of Donetsk National Technical University. Section: Informatics, Cybernetics and Computer Science: collection of scientific works, 2015. no. 1 (20), pp. 119-125. (Rus.)
Putiatin E.P., Averin S.I. Obrabotka izobrazhenij v robototexnike [Use of image processing in robotics]. Moscow, Mechanical engineering Publ., 1990. 320 p. (Rus.)
Putiatin E.P., Gorokhovatsky V.O., Matat O.O. Metodi ta algoritmi komp’yuternogo zoru: navchal’nii posіbnik [Methods and algorithms of the computer vision: manual]. Khar'kіv, LLC «The SMIT Company» Publ., 2006. 236 p. (Ukr.)
Forsyth D.A., Ponce J. Computer Vision. A modern approach. 2nd ed. 2011. 792 p. (Rus. ed.: Nazarenko А.N., Doroshenko I.U. Kompyuternoe zrenie. Sovremennyj podxod. Мoscow, «Williams», 2004. 928 p.). (Rus.)
Shapiro L.G. Kompyuternoe zrenie [Computer vision.]. Мoscow, BINOMIAL. Laboratory of knowledge Publ., 2006. 752 p. (Rus.)
Gonsales R.C. Digital image processing using Matlab. 3rd ed. 2007. 976 p. (Rus. ed.: Chepyzhova V.V. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij v srede Matlab. Мoscow, Technosphere Publ., 2006. 616 p.) (Rus.)
El-Khatib S.А. Sravnitelnyj analiz algoritmov vydeleniya konturov medicinskix izobrazhenij. Anotatsii dopovidei 2 Mizhn. nauk.-prakt. konf. «Informacionnye upravlyayushhie sistemy i texnologii i kompyuternyj monitoring» [Comparative analysis of the algorithms and of download medical images. Abstracts of 2nd Int. Sci.-Pract. Conf. «Information control systems and technologies and computer monitoring»]. Donetsk, 2011, pp. 52-56. (Rus.)
Doronicheva А.V. Metody analiza medicinskix izobrazhenij [Мethods of analysis of medical images]. Ekologіchna bezpeka ta prirodokoristuvannya – Environmental security and environmental management, 2014, no. 16, pp. 148-170. (Rus.)
Britik V.I. Issledovanie vozmozhnostej razlichnyx filtrov i ix primenenie v zadachax raspoznavaniya obrazov [Investigation possibilities of various filters which used in pattern recognition problems]. Bionika intellekta – Bionics of Intelligence, 2014, no. 2 (83), pp. 88-95. (Rus.)
Shevchenko E.A. Zadacha raspoznavaniya kontura ladoni na slozhnyx izobrazheniyax [The Task at Hand Contour Recognition Complex Images]. Iskusstvennyj intellect – Artificial intelligence, 2013, no. 4, pp 244-251. (Rus.)
Bondina N.N. Ispolzovanie statisticheskix xarakteristik dlya vydeleniya granic v medicinskix izobrazheniyax [The use of statistical characteristics for the selection of boundaries in medical images]. Vestnik NTU «KhPI». Seriia: Informatika i modelirovanie – Vestnik Bulletin of the National Technical University «KhPI». A series of «Information and Modeling», 2013, no. 39 (1012), pp. 22-27. (Rus.)
Kostyukova N.S. Vidіlennia konturіv ob’еktіv pri vikonannі poshuku zobrazhen' za їkh vmіstom. Anotatsii dopovidei Mizhn. nauk.-prakt. int.-konf. «Komp’iuterna grafіka ta rozpіznavannia zobrazhen'» [Allocation of contours of objects when performing a search the images based on their content. Abstracts of Int. Sci.-Pract. Int.-Conf. «Computer graphics and image recognition»] Available at: http://conf.vntu.edu.ua/kgrz/2012/pdf/Костюкова.pdf (accessed 15 April 2012). (Ukr.)
Bilinskii I.I. Metod vidіlennya konturu na slabokontrasnix rozmitix zobrazhennyax. [Extraction method of the contour on subcontrassid blurred images]. Vіsnik Vіnnickogo polіtexnіchnogo іnstіtutu – Bulletin of Vinnitsa Polytechnic Institute, 2012, no. 3, pp. 164-169. (Ukr.)
Algoritmy vydeleniya konturov izobrazhenij (Algorithms for detecting contours of images) Available at: http://habrahabr.ru/post/114452/ (accessed 13 April 2012).
Downloads
How to Cite
Issue
Section
License
The journal «Reporter of the Priazovskyi State Technical University. Section: Technical sciences» is published under the CC BY license (Attribution License).
This license allows for the distribution, editing, modification, and use of the work as a basis for derivative works, even for commercial purposes, provided that proper attribution is given. It is the most flexible of all available licenses and is recommended for maximum dissemination and use of non-restricted materials.
Authors who publish in this journal agree to the following terms:
1. Authors retain the copyright of their work and grant the journal the right of first publication under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY). This license allows others to freely distribute the published work, provided that proper attribution is given to the original authors and the first publication of the work in this journal is acknowledged.
2. Authors are allowed to enter into separate, additional agreements for non-exclusive distribution of the work in the same form as published in this journal (e.g., depositing it in an institutional repository or including it in a monograph), provided that a reference to the first publication in this journal is maintained.
