СБОРНИК
НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ

ISSN: 2307-6879
English | Русский

Последний выпуск
№1(94) Январь - Март 2019

Анализ метода сегментации изображения для картин волнового поля

Выпуск № 3-4 (93) июль - декабрь 2018
Авторы:

Макфузова Анна Игоревна,
Якименко Александр Александрович
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/2307-6879-2018-3-4-70-82
Аннотация

Статья написана в рамках исследования нейронной сети неокогнитрон для распознавания геолого-физических моделей сред (ГФМС). Задача распознавания предполагает интеллектуальную обработку полученной информации, что представляет определенные сложности: выделение признаков, ресурсоемкость, быстрота и качество. Процедура распознавания применяется к изображению и обеспечивает его преобразование. Последующая обработка такого описания позволяет отнести исходное изображение к одному из нескольких классов. Одним из важных этапов в системе распознавания изображений является его сегментация. Сегментация разделяет изображение на множество непересекающихся областей, которые визуально различаются, равномерны и значимы в отношении нескольких качеств или обработанных свойств. Это позволяет упростить последующий анализ однородных областей изображения, их яркостных и геометрических характеристик. Результатом является множество сегментов (областей), полностью покрывающих исходное изображение.В статье приводится анализ метода сегментации картины волнового поля, а именно обнаружение границ на перепаде яркости. Для поиска границ сегментов применяется аппарат дифференциальной геометрии: фильтры Робертса, Превитта, Собеля и алгоритм Канни. В данной работе производится сегментация изображения волнового поля при помощи каждого фильтра. На этапе исследований вышеописанных фильтров целесообразно использовать пакет прикладных программ MATLAB, который используется для решения различных технических задач, в том числе и для цифровой обработки изображения.С помощью функций пакета Image Processing Toolbox производится поиск и вычисление признаков объектов. В статье рассмотрены алгоритмы работы каждого фильтра, выявлены основные достоинства и недостатки.


Ключевые слова: распознавание изображения, сегментация изображения, обнаружение границ, неокогнитрон, фильтр Габора, фильтр Превитта, фильтр Собеля, алгоритм Канни

Список литературы

1. Тихоцкий С.А. Разработка математических методов и алгоритмов решения обратных задач геофизики и обработки геофизических данных: дис. … д-ра физ.-мат. наук: 25.00.10. – М., 2011. – 206 с.



2. Morozov A.E., Yakimenko A.A., Karavaev D.A.Features of the neural network for determining the position and geometric characteristics of cavernous inclusions //14th International Scientific Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE-2018) – 44894:Proceedings. – Novosibirsk, 2018. – Vol. 1, pt. 4. –P. 492–495.



3. Segmentation and object recognition using edge detection techniques / Y. Ramadevi, T. Sridevi, B. Poornima, B. Kalyani // International Journal of Computer Science & Information Technology. – 2010. – Vol. 2, N 6. –P. 153–161.



4.Кугаевских А.В. Агломеративный метод сегментации иероглифического текста // Графикон'2010: труды конференции. – Санкт-Петербург, 2010. – С. 181–187.



5. Кугаевских А.В.Модели и методы распознавания иероглифических текстов на примере древнеегипетского языка: дис.… канд. техн. наук. – Тюмень, 2012. – 117 с.



6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.



7. Дёмин А.Ю., Дорофеев В.А. Распараллеливание алгоритма выделения границ объектов на основе структурно-графического представления // Известия Томского политехнического университета. – 2013. – Т. 323, № 5: Управление, вычислительная техника и информатика. – С. 159–164.



8. Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов. – М.: Изд-во МГУ, 2004. – 144 с.



9. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений. – СПб.: СПБГУИТМО, 2008. – 192 с.



10. Canny J. A computational approach to edge detection //IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. –Vol. PAMI-8, N 6. –P. 679–698.



11. Журавель И.М.Краткийкурстеорииобработкиизображений [Электронныйресурс]. – URL: http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/15.php (дата обращения: 14.03.2019).



12. Шпак М. Обработка изображений в MATLAB – это просто [Электронный ресурс]. – URL:https://www.mathworks.com/videos/image-processing-made-easy-96823.html (дата обращения: 14.03.2019).

Для цитирования:

Макфузова А.И., Якименко А.А. Анализ метода сегментации изображения для картин волнового поля // Сборник научных трудов НГТУ. – 2018. – № 3–4 (93). –
С. 70–82. – DOI: 10.17212/2307-6879-2018-3-4-70-82.

 

For citation:

Makfuzova A.I., Yakimenko A.A. Analiz metoda segmentatsii izobrazheniya dlya kartin volnovogo polya [Analysis of the image segmentation method for wave field patterns]. Sbornik nauchnykh trudov Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universitetaTransaction of scientific papers of the Novosibirsk state technical university, 2018, no. 3–4 (93), pp. 70–82. DOI: 10.17212/2307-6879-2018-3-4-70-82.

Просмотров: 271