<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення

dc.contributor.authorРейда, О. М.uk
dc.contributor.authorПоплавський, О. А.uk
dc.contributor.authorРейда, М. О.uk
dc.contributor.authorReyda, O. M.en
dc.contributor.authorPoplavskyi, O. A.en
dc.contributor.authorReyda, M. O.en
dc.titleМетод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображенняuk
dc.title.alternativeThe automatic ion method for rectangle-bounding of image objectsen
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationРейда 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.uk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 2 : 58-67.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/730
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-58-67
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.udc004.932.2
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/55756
dc.description.abstractВ 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.uk
dc.description.abstractT 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.en
dc.subjectзображенняuk
dc.subjectфотоплівкаuk
dc.subjectгрупуванняuk
dc.subjectOpenCVen
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectцифрова обробкаuk
dc.subjectзона зображення.uk
dc.subjectimageen
dc.subjectfilmen
dc.subjectgroupingen
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectdigital processingen
dc.subjectimage area.en
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesE-resources: https://www.archives.gov/research/cartographic/aerial-photography.en
dc.relation.referencesW. K. Pratt, (2007). Digital Image Processing, PIKS Scientific Inside,” 4th Edition, A John Wiley & Sons, Inc., Hoboken,.en
dc.relation.referenceshttps://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization#Contrast_Limited_AHE.en
dc.relation.referencesRafael C. Gonzalez and Richard E. Woods. (2007). Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice Hall, August.en
dc.relation.referencesZhou, P., Ye, W., & Wang, Q. (2011). An Improved Canny Algorithm for Edge Detection. Journal of Computational Information Systems, 7(5), 1516-1523.en
dc.relation.referencesSatoshi 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.en
dc.relation.referencesRomanyuk O., Pavlov S. (2017). Fast ray casting of function-based surfaces, Przeglad elektroteczny, 5, p. 83-86.en
dc.relation.referencesRomanyuk 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.en
dc.relation.referencesTimchenko 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.en
dc.date.accessioned2026-10-22T07:44:20Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
209740.pdf
Розмір:
3,57 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format