dc.contributor.author | Рейда, М. О. | uk |
dc.contributor.author | Рейда, О. М. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-08-19T07:52:17Z | |
dc.date.available | 2025-08-19T07:52:17Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.citation | | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48636 | |
dc.description.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. | uk |
dc.description.abstract | 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. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24212 | |
dc.subject | Нормалізація | uk |
dc.subject | еквалізація | uk |
dc.subject | гістограма | uk |
dc.subject | адаптивна бінарізація | uk |
dc.subject | порогова бінарізація | uk |
dc.subject | AHE | uk |
dc.subject | CLAHE | uk |
dc.subject | Normalization | uk |
dc.subject | equalization | uk |
dc.subject | histogram | uk |
dc.subject | adaptive binarization | uk |
dc.subject | threshold binarization | uk |
dc.subject | AHE | uk |
dc.subject | CLAHE | uk |
dc.title | Аналіз методів виділення об’єктів на зображенні | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.932.2 | |
dc.relation.references | Aerial Photography URL: https://www.archives.gov/research/cartographic/aerial-photography ( 20.03.2025) W. K. Pratt, Digital Image Processing, PIKS Scientific Inside, 4th Edition, A John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, 2007. Adaptive histogram equalization URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization#Contrast_Limited_AHE ( 20.03.2025) Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods. Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice Hall, August 2007. Zhou, P., Ye, W., & Wang, Q. (2011). An Improved Canny Algorithm for Edge Detection. Journal of Computational Information Systems, 7(5), 1516-1523. Satoshi Suzuki Topological structural analysis of digitized binary images by border following Satoshi Suzuki, KeiichiA be Computer Vision, Graphics, and Image Processing Volume 30, Issue 1, April 1985, Pages 32-46 | |