НОРМАЛИЗАЦИЯ КОНТУРНЫХ ЛИНИЙ ПО ТОЛЩИНЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЛОКАЛЬНЫХ ОРИЕНТАЦИЙ ИХ ФРАГМЕНТОВ
Аннотация
Предлагается метод нормализации двухконцевых контурных линий по толщине на бинарных изображениях, основанный на анализе локальных ориентаций их фрагментов. Проводится сравнение предложенного метода с известными методами скелетизации. Показывается, что предложенный метод превосходит известные методы скелетизации по быстродействию и качеству.
Об авторах
О. Г. Шевчук
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
В. Ю. Цветков
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Список литературы
1. Canny, J. A Computational Approach to Edge Detection / J. Canny // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – Vol. 8, no. 6. – P. 679–698.
2. Roberts, L. Machine Perception of 3D Solids / L. Roberts // Optical and Electro-optical Information Processing. – 1965. – Vol. 1. – P. 159–197.
3. Lam, L. Thinning Methodologies – a Comprehensive Survey / L. Lam, S.-W. Lee, C.Y. Suen // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1992. – Vol. 14, no. 9. – P. 869– 885.
4. Chen, W. Improved Zhang – Suen thinning algorithm in binary line drawing applications / W. Chen // IEEE International Conference on Systems and Informatics 2012. – Yantai, 2012. – P. 1947–1950.
5. Абламейко, С.В. Полутоновое утоньшение цветного изображения / С.В. Абламейко, А.М. Недзьведь // Цифровая обработка изображений : сб. науч. тр. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1998. – № 2. – С. 41–51.
6. Nedzved, A. Thinning of the Gray-Scale and Color Images by Sequential Analysis of the Binary Layers / A. Nedzved, S. Ablameyko // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2000. – Vol. 10, no. 2. – P. 226–235.
7. Color Thinning with Applications to Biomedical Images / A. Nedzved [et al.] // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). – 2001. – Vol. 2124. – P. 256–263.
8. Молчанова, В.С. Решение задачи топологического утончения объектов бинарного растра с использованием специализированных агентов / В.С. Молчанова, И.С. Грунский // Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС и КМ–2013). – 2013. – Vol. 12. – C. 743–747.
9. Клубков, И.М. Применение волнового алгоритма для нахождения скелета растрового изображения / И.М. Клубков // Вестник ДГТУ. – 2001. – Т. 1, № 1(7). – С. 126– 133.
10. Щепин, Е.В. К топологическому подходу в анализе изображений / Е.В. Щепин, Г.М. Непомнящий // Геометрия, топология и приложения : межвузовский сб. науч. тр. / М- во высшего и средн. спец. образования РСФСР. – 1990. – С. 13–25.
11. Shih, F.Y. Automatic seeded region growing for color image segmentation / F.Y. Shih, S. Cheng // Image and Vision Computing. Newark. – 2005. – No. 23. – P. 877–886.
12. Бородина, О.Г. Выделение изолированных прямых линий на изображениях с использованием форм-фактора / О.Г. Бородина, В.Ю. Цветков // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». – 2015. – № 1. – C. 41–45.
13. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Прэтт. – М. : Мир, 1982. – 312 с.14. Baddeley, A.J. An error metric for binary images / A.J. Baddeley // Robust Computer Vision: Quality of Vision Algorithms. – Amsterdam : Centre for mathematics and computer science, 1992. – P. 59–78.
14. Grigorescu, C. Contour detection based on nonclassical receptive field inhibition / C. Grigorescu // IEEE Trans. on Image Processing. – 2003. – Vol. 12, no. 7. – P. 729–739.
15. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М. : Техно- сфера, 2005. – 1007 с.
Рецензия
Для цитирования:
Шевчук О.Г., Цветков В.Ю. НОРМАЛИЗАЦИЯ КОНТУРНЫХ ЛИНИЙ ПО ТОЛЩИНЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЛОКАЛЬНЫХ ОРИЕНТАЦИЙ ИХ ФРАГМЕНТОВ. Информатика. 2016;(3):14-24.
For citation:
Shauchuk A.G., Tsviatkou V.Yu. NORMALIZATION OF CONTOUR LINES IN THICKNESS BASED ON ANALYSIS OF LOCAL ORIENTATION OF THEIR FRAGMENTS. Informatics. 2016;(3):14-24. (In Russ.)
Просмотров: 754
Послать статью по эл. почте 