Предлагается эвристический подход к построению алгоритмов обнаружения объектов неопределенной формы на изображениях со сложным неоднородным фоном, основанный на анализе характеристик связных компонент пороговых множеств. Представлены описание алгоритма и его характеристики, полученные путем моделирования.
[1] Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology. – Academic Press, Orlando, Florida, 1982. – 610 p.
[2] Матерон Ж. Случайные множества и интегральная геометрия. – М.: Мир, 1978. – 320 с.
[3] Биркгоф Г. Теория решеток. – М.: Наука, 1984. – 568 с.
[4] Guichard F., Morel J.-M. Image Analysis and P.D.E.'s. IPAM GBM Tutorials, March 27 – April 6, 2001. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ipam.ucla.edu/publications/gbm2001/ gbmtut_ jmorel.pdf]
[5] Caselles V., Monasse P. Geometric Description of Images as Topographic Maps. – Springer-Verlag, Berlin–Heidelberg, 2010. – 199 р.
[6] Maragos P. , Ziff R.D. Threshold Superposition in Morphological Image Analysis Systems. IEEE Trans. on PAMI. – vol. 12. – № 5. – May, 1990.
[7] Jahne Bernd, Digital Image Processing, 6th revised and extended edition, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2005. – 607 р.
[8] Vasyukov V., Kalennikova E. An Adaptive Procedure of Smoke and Background Discrimination in the Early Fire Detection Video System // Proceedings of the 6th International Forum on Strategic Technology, Aug. 22~24, 2011, Harbin, China. – Vol. 2. – P. 844–847.
[9] P. Sun, Q. H. Wu, A. M. Weindling, A. Finkelstein, K. Ibrahim. An Improved Morphological Approach to Background Normalization of ECG Signals, IEEE Transactions On Biomedical Engineering,
Vol. 50. – №. 1. – January 2003. – P. 117–121.