Аналіз методів виділення об’єктів на зображенні

Abstract

У роботі проведено аналіз методів виділення об'єктів на зображенні. Такі методи включають: попередню обробка, бінаризацію, фільтрацію, формування замкнутих контурів та їх подальшу обробку. На етапі попередньої обробки застосовуються методи радіометричної корекції, такі як нормалізація гістограми, еквалізація та контрастно-обмежена адаптивна еквалізація гістограми (CLAHE), з метою покращення якості зображення. Бінаризація виконується для отримання основи для формування контурів об'єктів, при цьому аналізуються методи порогової та адаптивної порогової бінаризації. Формування замкнутих контурів здійснюється за допомогою детектора Кенні, який забезпечує виявлення широкого спектра контурів на зображеннях. Подальша фільтрація контурів проводиться для видалення малорозмірних хибних об'єктів, що можуть впливати на точність формування загального контуру об'єктів. Згідно з проведеним аналізом, найбільш ефективним є поєднання методу покращення зображення CLAHE та адаптивної порогової бінаризації, що дозволяє досягти високої точності виділення об'єктів на зображенні.

The methods of object extraction in the image are analyzed in the work. Such methods include: preprocessing, binarization, filtering, formation of closed contours and their further processing. At the preprocessing stage, radiometric correction methods such as histogram normalization, equalization and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) are used to improve image quality. Binarization is performed to obtain a basis for forming object contours, while the methods of threshold and adaptive threshold binarization are analyzed. The formation of closed contours is carried out using a Kenny detector, which provides detection of a wide range of contours in images. Further filtering of contours is performed to remove small-sized false objects that may affect the accuracy of forming the general contour of objects. According to the analysis, the most effective is the combination of the CLAHE image enhancement method and adaptive threshold binarization, which allows achieving high accuracy of object extraction in the image.