Определение степени сложности объектов на изображениях
- Авторы: Бокшанский В.Б.1, Кулин В.А.1, Финякин Г.С.1,2, Харламов А.С.3, Шацкий А.А.1
- 
							Учреждения: 
							- Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
- Национальный исследовательский университет “МЭИ”
- Московский государственный технический университет гражданской авиации
 
- Выпуск: № 5 (2024)
- Страницы: 31-41
- Раздел: КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
- URL: https://cardiosomatics.ru/0132-3474/article/view/683330
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0132347424050036
- EDN: https://elibrary.ru/OLZNYI
- ID: 683330
Цитировать
Полный текст
 Открытый доступ
		                                Открытый доступ Доступ предоставлен
						Доступ предоставлен Доступ платный или только для подписчиков
		                                							Доступ платный или только для подписчиков
		                                					Аннотация
Предложен новый метод оценки сложности геометрических фигур (пятен), учитывающий внутреннюю структуру пятен, а не только их внешний контур. Задача по вычислению степени сложности объектов разделена на составляющие: сегментация пятен и оценка сложности изолированных пятен. Новый метод обладает относительно низкой вычислительной сложностью по сравнению с рассмотренными в работе альтернативными методами. С помощью нового метода был создан алгоритм на основе параллельных вычислений языка CUDA для графических ускорителей (видеокарт), что дополнительно повышает быстродействие нашего метода. Проведен качественный и количественный анализ существующих (альтернативных) методов, выявлены их преимущества и недостатки по сравнению с нашим методом и друг с другом. Реализованный на основе нового метода алгоритм апробирован как на искусственных, так и на реальных изображениях.
Полный текст
 
												
	                        Об авторах
В. Б. Бокшанский
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
														Email: shatskiyalex@gmail.com
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
В. А. Кулин
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
														Email: shatskiyalex@gmail.com
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
Г. С. Финякин
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана; Национальный исследовательский университет “МЭИ”
														Email: shatskiyalex@gmail.com
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва; Москва						
А. С. Харламов
Московский государственный технический университет гражданской авиации
														Email: shatskiyalex@gmail.com
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
А. А. Шацкий
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
							Автор, ответственный за переписку.
							Email: shatskiyalex@gmail.com
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
Список литературы
- https://ru.wikipedia.org/wiki/WMAP
- https://ru.wikipedia.org/wiki/Планк_(космическая_обсерватория)
- Hu M.K. Visual pattern recognition by moment invariants. IRE Trans. Info. Theory, IT-8:179–187, 1962.
- Alastair Florence Frederik Doerr. A micro-xrt image analysis and machine learning methodology for the characterisation of multi-particulate capsule formulations. International Journal of Pharmaceutics, 2, 2020.
- Kornilov A.S., Safonov I.V. An overview of watershed algorithm implementations in open source libraries. Journal of Imaging, 4(10):123, 2018.
- Шайдук А.М., Останин С.А. Количественная оценка сложности контура медицинских изображений // Журнал радиоэлектроники. 2013. № 2.
- Ritter H., Rothg¨anger M., Melnik A. Shape complexity estimation using vae. arXiv preprint arXiv:2304.02766., 2023.
- Gilchrist J. Parallel data compression with bzip2. Proceedings of the 16th IASTED international conference on parallel and distributed computing and systems, 16:559–564, 2004.
- Shannon C.E. A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 27 (3):379–423, 1948.
Дополнительные файлы
 
				
			 
						 
						 
						 
					 
						 
									

 
  
  
  Отправить статью по E-mail
			Отправить статью по E-mail 









