Preview

Информатика

Расширенный поиск

НОРМАЛИЗАЦИЯ КОНТУРНЫХ ЛИНИЙ ПО ТОЛЩИНЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЛОКАЛЬНЫХ ОРИЕНТАЦИЙ ИХ ФРАГМЕНТОВ

Полный текст:

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


В. Ю. Цветков
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
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.


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.Y. NORMALIZATION OF CONTOUR LINES IN THICKNESS BASED ON ANALYSIS OF LOCAL ORIENTATION OF THEIR FRAGMENTS. Informatics. 2016;(3):14-24. (In Russ.)

Просмотров: 240


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)