АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕНЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭНТРОПИЙНОГО МЕТОДА БИНАРИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Abstract
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.
About the Authors
Д. Прадун
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
А. Мамчич
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
1. Shadow detection and removal from a single image / C. Blajovici [et al.] // 19th Summer
2. School on Image Processing, Szeged, Hungary, 7–16 July, 2011 / University of Szeged. – Szeged, Hungary, 2011. – P. 1–6.
3. Finlayson, G. Removing Shadows from Images / G. Finlayson, S. Hordley, M. Drew // European Conference on Computer Vision. – 2002. – Vol. 2353. – P. 823–836.
4. Entropy Minimization for Shadow Removal / G. Finlayson [et al.] // International Journal of Computer Vision. – 2009. – Vol. 85 (1). – P. 35–57.
5. Кононов, В. Применение уравнения Пуассона в задачах обработки изображений /
6. В. Кононов, В. Конушин // Сетевой журнал «Компьютерная графика и мультимедиа» [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа : http://www.cgm.computergraphics.ru/files/cgm/pdf/
7. cgm_17_2202.pdf. – Дата доступа : 15.02.2012.
8. 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.
9. 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.
10. Прадун, Д.В. Фильтрация и кластеризация мультиспектральных изображений с помо
11. щью алгоритма максимального потока в сети на основе вычисления градиента / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. – 2010. – № 3(27). – С. 73–79.
12. Pradun, D.V. Block-Parallel Clustering of Multispectral Images Using Max Flow Network
13. 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.
14. 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.
15. Sezgin, M. Survey over image thresholding / M. Sezgin, B. Sankur // Journal of Electronic
16. Imaging. – 2004. – Vol. 13, № 1. – P. 146–165.
Review
For citations:
, . Informatics. 2012;(2(34)):12-18. (In Russ.)
Views: 576
Email this article 