ФИЛЬТРАЦИЯ И КЛАСТЕРИЗАЦИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА В СЕТИ НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ГРАДИЕНТА
Abstract
Рассматривается алгоритм фильтрации и кластеризации мультиспектральных изображений
с помощью алгоритма максимального потока сети. Приводятся основные понятия и определения, необходимые для применения алгоритма. Описываются способы кластеризации бинарных, полутоновых и мультиспектральных изображений с помощью алгоритма максимального потока. Для улучшения качества обработки изображений предлагается использовать сети, пропускные способности которых зависят от градиента изображений. Описывается несколько вариантов построения сетей. Дается сравнение результатов фильтрации и кластеризации космических изображений алгоритмом максимального потока с учетом и без учета градиента изображений.
About the Authors
Д. Прадун
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
Б. Залесский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М. : Техносфе-
2. ра, 2005. – 1072 с.
3. Boykov, Y. An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms of energy minimization in vision / Y. Boykov, V. Kolmogorov // IEEE Transactions on PAMI. – 2004. – Vol. 26, № 9. – P. 1124–1137.
4. Прадун, Д.В. Использование алгоритма максимального потока графа для фильтрации
5. мультиспектральных изображений / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. – 2009. –
6. № 4 (24). – С. 18–27.
7. Свами, М. Графы, сети и алгоритмы / М. Свами, К. Тхуласираман. – М. : Мир, 1984. – 454 с.
8. Майника, Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах / Э. Майника. – М. : Мир,
9. – 324 с.
10. Picard, J.C. Minimum cuts and related problems / J.C. Picard, H.D. Ratliff // Networks. –
11. – Vol. 5, № 4. – P. 357–370.
12. Zalesky, B.A. Network flow optimization for restoration of images / B.A. Zalesky // Journal
13. of Applied Mathematics. – 2002. – Vol. 2, № 4. – P. 199–218.
14. Залесский, Б.А. Алгоритм адаптивной фильтрации мультиспектральных изображений /
15. Б.А. Залесский, Д.В. Прадун // Информатика. – 2009. – № 2 (22). – С. 31–38.
Review
For citations:
, . Informatics. 2010;(3(27)):73-80. (In Russ.)
Views: 550
Email this article 