РУсскоязычный Архив Электронных СТатей периодических изданий
Найти!
Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации/2013/№ 2/
В наличии за
300 руб.
Купить
Облако ключевых слов*
* - вычисляется автоматически
Недавно смотрели:

АВТОМАТИЧЕСКИЙ ВЫБОР ПОРОГОВ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГРАДИЕНТНЫХ СТРУКТУРНЫХ ТЕНЗОРОВ

Сегментация изображений играет важную роль в обработке изображений и компьютерном зрении. Для сегментации анизотропных текстур широко используется градиентный структурный тензор. Среди большого числа методов сегментации метод пороговой сегментации является наиболее универсальным из-за его эффективности и простоты. Как правило, сегментация для градиентного структурного тензора основана на использовании априорных данных. Иерархический метод основан на сравнении меры когерентности локальной ориентации текстуры с наперед заданным порогом. Предложено применить метод Оцу для автоматического выбора оптимальных порогов, чтобы разделить анизотропные текстуры. В соответствии с этим методом оптимальные пороги выбираются путем максимизации межклассовой дисперсии. Однако реализация метода Оцу для многоуровневой пороговой обработки требует много времени из-за неэффективного расчета межклассовой дисперсии. Разработан быстрый алгоритм выбора порогов Оцу на основе табличного метода. Предлагаемый подход обладает не только вычислительной эффективностью, но и не требует априорных предположений о свойствах текстур. Эксперименты на типовых изображениях показали, что предложенный алгоритм обеспечивает конкурентноспособные результаты. Рассмотрены примеры, демонстрирующие эффективность алгоритма для сегментации изображений линейных трасс, получаемых при проведении судебно-криминалистической экспертизы.

Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
2013 ДОКЛАДЫ АН ВШ РФ июль–декабрь ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ УДК 621.391 АВТОМАТИЧЕСКИЙ ВЫБОР ПОРОГОВ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГРАДИЕНТНЫХ СТРУКТУРНЫХ ТЕНЗОРОВ <...> И.С. Грузман Новосибирский государственный технический университет isgruzman@gmail.com Сегментация изображений играет важную роль в обработке изображений и компьютерном зрении. <...> Для сегментации анизотропных текстур широко используется градиентный структурный тензор. <...> Среди большого числа методов сегментации метод пороговой сегментации является наиболее универсальным из-за его эффективности и простоты. <...> Предложено применить метод Оцу для автоматического выбора оптимальных порогов, чтобы разделить анизотропные текстуры. <...> В соответствии с этим методом оптимальные пороги выбираются путем максимизации межклассовой дисперсии. <...> Однако реализация метода Оцу для многоуровневой пороговой обработки требует много времени из-за неэффективного расчета межклассовой дисперсии. <...> Разработан быстрый алгоритм выбора порогов Оцу на основе табличного метода. <...> Предлагаемый подход обладает не только вычислительной эффективностью, но и не требует априорных предположений о свойствах текстур. <...> Рассмотрены примеры, демонстрирующие эффективность алгоритма для сегментации изображений линейных трасс, получаемых при проведении судебно-криминалистической экспертизы. <...> Ключевые слова: пороговая сегментация, анизотропные текстуры, градиентный структурный тензор, автоматический выбор, метод Оцу. <...> AUTOMATIC THRESHOLDS SELECTION FOR IMAGE SEGMENTATION BASED ON THE GRADIENT STRUCTURE TENSORS Gruzman I.S. <...> Novosibirsk State Technical University, isgruzman@gmail.com Image segmentation plays an important role in image processing and computer vision. <...> The gradient structure tensors are widely used for segmentation of the anisotropic textures. <...> Among the numerous methods, the threshold segmentation method is the most universal for its effectiveness and simplicity. <...> Otsu method is proposed to automatically select optimal threshold values for separating anisotropic textures. <...> However, Otsu method for multilevel thresholding is time-consuming because of the inefficient calculation of the between-class variance. <...> A fast algorithm based on the table method has been developed for the multilevel Otsu <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

  • Похожие документы из РУАЭСТ
  • |
  • Похожие документы из Руконт

Помощь:

Участники:

© НЦР Руконт 2014