Development of the method of multi-level segmentation of images
DOI:
https://doi.org/10.32703/2617-9040-2019-34-2-4Keywords:
optical-electronic image, segmentation, gradient, clustering, image parameters.Abstract
As the description of the multilevel segmentation algorithm implies, the following operations are required for its implementation. This is to determine the brightness of the pixels, their average value, and their differences. In addition, a comparison operation is required: "greater", "less", "equal" to the difference of brightness with a fixed threshold value and the operation of masking (shift) in the case of image processing by scanning it with a standard mask image. Then a summation operation is required to calculate the number of positive, negative and null drugs and the operation of calculating the maximum of their product.
As is evident from the above operations, the laborious and slow computational operations inherent in, for example, orthogonal transformations are not used to implement the proposed methods. This makes it promising to apply this approach to real-time multimedia image processing, followed by their classification.
References
A new sectioning method for classification of optical objects based on PLD / M. Petrovskiy, L.Tymchenko, N. Kokryatskaya, [et al.]. Journal of Computer Vision and Image Processing. 2012. Vol. 2, №1. PP. 33-51. ISSN 2160-3898.
Методи покращення якості візуалізації біомедичних зо-бражень. / С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб, Р. Ю. Довголюк , Хані Аль-Зубі. ХХХV міжнародна науково-практична конференція «Застосування лазерів в медицині і біології» 25-28 травня 2011 р. тези доповідей. Харків. ХНУ імені В.Н. Каразіна, 2011. c. 219-221.
Інформаційні технології підвищення якості біомедичних зображень / С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб, Р. Ю. Довго-люк , Х. Аль-Зубі. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2011. – №2. 41-48c.
Властивості слабких операцій в теорії нечітких множин / Б. І. Мокін, В. В. Камінський, С. Ш. Кацив / Вісник Вінниц. політехн. ін-ту. 2001. № 5. c. 106-113.
Методы компьютерной обработки изображений / Под. ред. В.А. Сойфера. 2-е изд., испр. М.: Физмалит, 2003. 784 с.
Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
Цифровая обработка изображений / Б. Яне. М.: Техносфера, 2007. 584 с.
Digital Image Processing for Medical Applications / Geoff Dougherty. 2009. 462c.
Цифровая обработка изображений в среде MATLAB/ Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. М.: Техно-сфера, 2006. 616 с.
Perspective rectangle detection. In Workshop on Applications of Computer Vision at ECCV’2006. Shaw D, Barnes N. 2006.
Efficient graph-based image segmentation. Felzenszwalb P. F. Huttenlocher D. P. 2004.
Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. (2010). «Springer». 286-300
The particle swarm – explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. Clerc M., Kennedy J. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2012. №6 (1). 58–73.
Сегментация изображения на основе его описания в виде графа., Искусственный интеллект. Агарков A.B. 2010. №3. с. 274-282.
Сегментация изображений кластерным методом и алгоритмом случайных скачков: сравнительный анализ. Миронов Б.М., Малов А.Н., Компьютерная оптика. 2010. Т. 34, № 1. С. 132–137.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright: This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.