МОДИФИКАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ
Анотація
Целью данной работы было создание, реализация и сравнение модифицированного алгоритма выделения контура, который базируется на статистическом алгоритме, с классическим статистическим алгоритмом. В результате проведенной работы был модифицирован алгоритм, описаны основные особенности, проблемы и требования к данному семейству алгоритмов и особенности реализации самого алгоритма. Также написан программный код на языке программирования Java, при исполнении которого осуществляется выделение контуров на изображении двумя способами: классическим и модифицированным. Также были протестированы возможности, сложность, время выполения данных алгоритмов. Результаты данной работы могут быть использованы в любых системах распознавания образов. Также были рассмотрены недостатки подобных алгоритмов и сформированы цели для дальнейшего исследования этой темы.
Метою даної роботи було створення, реалізація і порівняння модифікованого алгоритму виділення контуру, який базується на статистичному алгоритмі, з класичним статистичним алгоритмом. В результаті проведеної роботи був модифікований алгоритм, описані основні особливості, проблеми і вимоги до даного сімействі алгоритмів і особливості реалізації самого алгоритму. Також написаний програмний код на мові програмування Java, при виконанні якого здійснюється виділення контурів на зображенні двома способами: класичним і модифікованим. Протестовані можливості, складність, час виконання даних алгоритмів. Результати даної роботи можуть бути використані в будь-яких системах розпізнавання образів. Також були розглянуті недоліки подібних алгоритмів і сформовані цілі для подальшого дослідження цієї теми.
The purposes of this work are to create, implement and compare a modified algorithm for contour detection which is based on a statisticalalgorithm with a classic statistic algorithm. As a result of the work, the algorithm was modified, described the main features of the problem, the requirements to contour detection algorithms and the problems of algorithm implementation. Also program code in the Java programming language is written, which detects contour on the image in two ways, classical and modified. Also was tested: features, complexity, time of execution of these algorithms. The results of this work can be used in any image recognition system. Also, the shortcomings of such algorithms were considered and goals for further researches of this topic were formed.
Повний текст:
PDFПосилання
V. Lacroix. “The Primary Raster: A Multiresolution Image Description”. In Proceedings of the 10th International Conference on Pattern Recognition, 1990.
J. F.Canny. “A Computational Approach to Edge Detection”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(6), Nov 1986.
D. Ziou and S. Tabbone. “A Multi-Scale Edge Detector”. Pattern Recognition, 26(9), 1993.
R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Inc, Upper Saddle River, New Jersey, 2002.
S. Beucher, F. Meyer, The Morphological Approach to Segmentation: The Watershed Transformation, in “Mathematical Morphology in Image Processing”, E. R. Dougherty Editor, Marcel Dekker, Inc, New York 1992. References:
V. Lacroix. “The Primary Raster: A Multiresolution Image Description”. In Proceedings of the 10th International Conference on Pattern Recognition, 1990.
J. F.Canny. “A Computational Approach to Edge Detection”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(6), Nov 1986.
D. Ziou and S. Tabbone. “A Multi-Scale Edge Detector”. Pattern Recognition, 26(9), 1993.
R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Inc, Upper Saddle River, New Jersey, 2002.
S. Beucher, F. Meyer, The Morphological Approach to Segmentation: The Watershed Transformation, in “Mathematical Morphology in Image Processing”, E. R. Dougherty Editor, Marcel Dekker, Inc, New York, 1992.
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.

Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна.