informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-287Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONАЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕНЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭНТРОПИЙНОГО МЕТОДА БИНАРИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙПрадунД. В.МамчичА. А.Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus20120203201802(34)1218Copyright © Прадун Д.В., Мамчич А.А., 20182018Прадун Д.В., Мамчич А.А.Прадун Д.В., Мамчич А.А.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/287

Предлагается алгоритм автоматического определения теней, который основан на представлении цифрового изображения в цветовом YUV-пространстве с последующим анализом гистограмм и использованием энтропийного метода определения порога бинаризации для выделения теневых пикселов. Разработанный алгоритм предусматривает параллельную модификацию с применением многопроцессорных вычислительных систем без усложнения программной реализации.

ReferencesShadow detection and removal from a single image / C. Blajovici [et al.] // 19th SummerShadow detection and removal from a single image / C. Blajovici [et al.] // 19th SummerSchool on Image Processing, Szeged, Hungary, 7–16 July, 2011 / University of Szeged. – Szeged, Hungary, 2011. – P. 1–6.School on Image Processing, Szeged, Hungary, 7–16 July, 2011 / University of Szeged. – Szeged, Hungary, 2011. – P. 1–6.Finlayson, G. Removing Shadows from Images / G. Finlayson, S. Hordley, M. Drew // European Conference on Computer Vision. – 2002. – Vol. 2353. – P. 823–836.Finlayson, G. Removing Shadows from Images / G. Finlayson, S. Hordley, M. Drew // European Conference on Computer Vision. – 2002. – Vol. 2353. – P. 823–836.Entropy Minimization for Shadow Removal / G. Finlayson [et al.] // International Journal of Computer Vision. – 2009. – Vol. 85 (1). – P. 35–57.Entropy Minimization for Shadow Removal / G. Finlayson [et al.] // International Journal of Computer Vision. – 2009. – Vol. 85 (1). – P. 35–57.Кононов, В. Применение уравнения Пуассона в задачах обработки изображений /Кононов, В. Применение уравнения Пуассона в задачах обработки изображений /В. Кононов, В. Конушин // Сетевой журнал «Компьютерная графика и мультимедиа» [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа : http://www.cgm.computergraphics.ru/files/cgm/pdf/В. Кононов, В. Конушин // Сетевой журнал «Компьютерная графика и мультимедиа» [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа : http://www.cgm.computergraphics.ru/files/cgm/pdf/cgm_17_2202.pdf. – Дата доступа : 15.02.2012.cgm_17_2202.pdf. – Дата доступа : 15.02.2012.Харченко, К.В. Удаление теней в изображениях для обработки плотного оптического потока / К.В. Харченко // Материалы Междунар. науч.-техн. конф. SAIT-2011, Киев, 23–28 мая 2011 г. – Киев : УНК «ИПСА» НТУУ «КПИ», 2011. – С. 394.Харченко, К.В. Удаление теней в изображениях для обработки плотного оптического потока / К.В. Харченко // Материалы Междунар. науч.-техн. конф. SAIT-2011, Киев, 23–28 мая 2011 г. – Киев : УНК «ИПСА» НТУУ «КПИ», 2011. – С. 394.Xu, L. Shadow Removal from a Single Image / L. Xu, F. Qi, R. Jiang // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2006). – Jinan, China, 2006. – Vol. 2. – P. 1049–1054.Xu, L. Shadow Removal from a Single Image / L. Xu, F. Qi, R. Jiang // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2006). – Jinan, China, 2006. – Vol. 2. – P. 1049–1054.Прадун, Д.В. Фильтрация и кластеризация мультиспектральных изображений с помоПрадун, Д.В. Фильтрация и кластеризация мультиспектральных изображений с помощью алгоритма максимального потока в сети на основе вычисления градиента / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. – 2010. – № 3(27). – С. 73–79.щью алгоритма максимального потока в сети на основе вычисления градиента / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. – 2010. – № 3(27). – С. 73–79.Pradun, D.V. Block-Parallel Clustering of Multispectral Images Using Max Flow NetworkPradun, D.V. Block-Parallel Clustering of Multispectral Images Using Max Flow NetworkAlgorithm / D.V. Pradun // Proc. of the 11th Intern. Conf. PRIP’2011, Minsk, May 18–20, 2011 / Belarussian State University of Informatics and Radioelectronics. – Minsk, 2011. – P. 76–79.Algorithm / D.V. Pradun // Proc. of the 11th Intern. Conf. PRIP’2011, Minsk, May 18–20, 2011 / Belarussian State University of Informatics and Radioelectronics. – Minsk, 2011. – P. 76–79.Kapur, J.N. A new method for gray-level picture thresholding using entropy of the histogram / J.N. Kapur, P.K. Sahoo, A.K.C. Wong // Graph. Models Image Process. – 1985. – Vol. 29. – P. 273–285.Kapur, J.N. A new method for gray-level picture thresholding using entropy of the histogram / J.N. Kapur, P.K. Sahoo, A.K.C. Wong // Graph. Models Image Process. – 1985. – Vol. 29. – P. 273–285.Sezgin, M. Survey over image thresholding / M. Sezgin, B. Sankur // Journal of ElectronicSezgin, M. Survey over image thresholding / M. Sezgin, B. Sankur // Journal of ElectronicImaging. – 2004. – Vol. 13, № 1. – P. 146–165.Imaging. – 2004. – Vol. 13, № 1. – P. 146–165.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.