Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7475
Назва: Дослідження оптимізаційних властивостей порогової техніки обробки зображень
Інші назви: Research of optimization properties of threshold image processing technique
Автори: Грицик, Володимир Володимирович
Hrytsyk, Volodymyr
Щербина, Ірина Володимирівна
Shcerbyna, Iryna
Ключові слова: порогові методи сегментації
threshold methods of segmentation
математичне представлення
mathematical representation
області застосування
areas of application
Дата публікації: 2020
Видавництво: Національна металургійна академія України
Бібліографічний опис: Грицик В. В. Дослідження оптимізаційних властивостей порогової техніки обробки зображень / В. В. Грицик, І. В. Щербина // Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні : матеріали Міжнар. наук.-технічної конф. ім. професора Михальова (Дніпро, 17-19 берез. 2020 р.) – Дніпро : Нац. металургійна акад. України, 2020. – С. 432-433. – Режим доступу : https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7475
Короткий огляд (реферат): Мета роботи - вивчення можливості оптимізації методики сегментації, що є основою порогової ідеї. Автори склали математичні форми та порівняли їх ефективність у різних сферах. На конференції будуть вивчатися глобальний поріг, напівпороговий поріг, багаторівневе порогове значення, змінний поріг, вибір порогу шляхом максимізації дисперсії між класом, вибір порогу за допомогою простих методів статистики зображень. Глобальний поріг діє на чіткому просторі; напівпоріг можна використовувати як додатковий фільтр; багаторівневе порогове значення добре для ситуації з різними типами об'єктів; змінний поріг, ефективний для зображень з локальною бімодальною діаграмою; вибір порогового значення шляхом максимізації дисперсії між класом, це метод без керівника; простий метод статистики хороший для зображень з низькою роздільною здатністю. Aim of work is study of possibility of segmentation methodic optimization, that is basic on threshold idea. Authors made mathematical forms and compare about their effectiveness on different areas. Global threshold, semi threshold, multilevel thresholding, variable threshold, threshold selection by maximizing between-class variance, threshold selection using a simple image statistic methods will be studied in the conference. Global threshold is effective on clear area; semi threshold can be used as additional filter; multilevel thresholding is good for situation with different types of objects; variable threshold effective to images with local bimodal diagram; threshold selection by maximizing between-class variance it is method without supervisor; simple statistic method is good for images with low resolution.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7475
Розташовується у зібраннях:Тези конференцій

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Грицик, Щербина (2020).pdf193,5 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.