ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ПРИ ЇХ ЗАСТОСУВАННІ В ПРИКЛАДНИХ ЗАДАЧАХ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2618-0340-2019-3-2Ключові слова:
сегментація зображень, робозір, бінаризація, розпізнавання образів, інформаційно аналітичні системи майбутньогоАнотація
Представлено продовження досліджень елемента машино-машинного інтерфейсу на предмет можливості динамічної адаптації для покращення сприйняття зовнішнього середовища шляхом розробки методики адаптації робозору до візуального спектра. Досліджено і порівняно між собою різні порогові методи сегментації зображень різних категорій. Досліджено різні рівні складності предметної області, показано результати сегментування як на два, так і на три класи. І відповідно, досліджено якість методів при пристосуванні до потрібних умов. Показано ефективність концепції для застосування зі значним набором вибору об’єктів та практичну цінність досліджень.
Посилання
Грицик В.В. Оцінка якості передавання і комп’ютерна обробка даних образів. Доповіді НАН України. 2008. № 9 : Інформатика та кібернетика. С. 43-48.
Audio-Visual Answer to Modern Computing. Research*eu Results Supplement. 2010. № 26. P. 31−32.
Мічо Кайку. Фізика майбутнього / переклала з англ.. Анжела Кам’янець. Львів: Літопис, 2013. 432 с.
Software: Running Commentary for Smarter Surveillance? Research*eu Results Supplement. 2010. № 24. P. 29.
Hrytsyk V., Grondzal A., Bilenkyj A. Augmented Reality for People with Disabilities. Proceedings of the International Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT’2015 (Lviv, 2015, September 14–17). Lviv: Polytechnic National University, 2015. P. 188–191.
Korzynska A., Roszkowiak L., Lopez C., Bosch R., Witkowski L., Lejeune M. Validation of Various Adaptive Threshold Methods of Segmentation Applied to Follicular Lymphoma Digital Images Stained with 3,3’-Diaminobenzidine&Haematoxylin. Diagnostic Pathology. 2013. Vol. 8. Issue 48. https://doi.org/10.1186/1746-1596-8-48
Sauvola J., Pietikainen M. Adaptive document image binarization. Pattern Recognition. 2000. № 33. P. 225–236. DOI: 10.1016/S0031-3203(99)00055-2.
Грицик В.В., Дунас А.Я. Дослідження методів розпізнавання образів для систем комп’ютерного зору роботів майбутнього. Вісник ХНТУ. 2017. № 3, Т. 1. C. 297−301.
