Метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
The automatic ion method for rectangle-bounding of image objects
Анотація
В роботі розглянуто метод автоматичного виділення прямокутної зони об`єктів зображення, що сформовані в результаті зондування земної поверхні, для оптимізації розмірів зображення і підвищення ефективності дешифрування. Розроблено алгоритм обробки елементів зображення для підвищення ефективності групування окремих елементів у єдину структуру. Проведено моделювання для доведення ефективності запропонованого методу автоматичного виділення ефективної зони зображення. Основним інструментом який використано при розробці програмного застосунку є бібліотека з відкритим кодом OpenCV функцій та алгоритмів комп&039;ютерного зору, обробки зображень і чисельних алгоритмів загального призначення.
T The automatic ion method for rectangle bounding of image objrcts exposed on the film is described, to optimize the image&039;s size and increase the decoding efficiency. The image processing algorithm has been developed to improve the efficiency of grouping individual elements into a single structure. The simulation was carried out to prove the effectiveness of the proposed method. The main tool that has been used for developing the application is the open-source library of functions and algorithms of computer vision, image processing, and numerical algorithms of general-purpose OpenCV.
T The automatic ion method for rectangle bounding of image objrcts exposed on the film is described, to optimize the image&039;s size and increase the decoding efficiency. The image processing algorithm has been developed to improve the efficiency of grouping individual elements into a single structure. The simulation was carried out to prove the effectiveness of the proposed method. The main tool that has been used for developing the application is the open-source library of functions and algorithms of computer vision, image processing, and numerical algorithms of general-purpose OpenCV.
Опис
Ключові слова
зображення , фотоплівка , групування , OpenCV , комп'ютерний зір , цифрова обробка , зона зображення. , image , film , grouping , computer vision , digital processing , image area.
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Рейда О. М., Поплавський О. А., Рейда М. О. Метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2024. № 2. С. 58-67. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/730.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- E-resources: https://www.archives.gov/research/cartographic/aerial-photography.
- W. K. Pratt, (2007). Digital Image Processing, PIKS Scientific Inside,” 4th Edition, A John Wiley & Sons, Inc., Hoboken,.
- https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization#Contrast_Limited_AHE.
- Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods. (2007). Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice Hall, August.
- 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 (1985). 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 Pages 32-46.
- Romanyuk O., Pavlov S. (2017). Fast ray casting of function-based surfaces, Przeglad elektroteczny, 5, p. 83-86.
- Romanyuk Olexander, Pavlov Sergii, etc. (2020). A function-based approach to real-time visualization using graphics processing units, Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810E https://doi.org/10.1117/12.2580212.
- Timchenko Leonid, Kokriatskaia Natalia, etc. (2020). Q-processors for real-time image processing, Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810F, https://doi.org/10.1117/12.2580230.