ПІ
Білоконенко В. М. Дослідження методів сегментації зображень на базі матриць cпівпадіння : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / В. М. Білоконенко ; кер. роботи ; ХНУРЕ, Кафедра Програмної інженерії. – Харків, 2013. – 107 с. : CD
Білоконенко В. М. Дослідження методів сегментації зображень на базі матриць cпівпадіння : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / В. М. Білоконенко ; кер. роботи ; ХНУРЕ, Кафедра Програмної інженерії. – Харків, 2013. – 107 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Об'єкт дослідження: методи розпізнавання образів.
Метою роботи є дослідження методів сегментації зображень на базі матриць співпадіння.
Використовувалися основні процедури обробки і методи сегментації зображень.
Робота присвячена вирішенню проблем сегментації текстурних зображень. На базі матриць співпадіння побудовано алгоритм сегментації зображень. Також розроблено алгоритм сегментації при наявності геометричних перетворень.
Розроблений алгоритм сегментації текстурних зображень на базі матриць співпадіння використано для створення програмної системи мовою C + + Builder. Були досліджені класи текстур, які формуються в процесі сегментації. Також була досліджена залежність значень характеристик, що обчислюють по матрицях співпадіння, від зміни масштабу.
ТЕКСТУРА, СЕГМЕНТАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ, МАТРИЦЯ СПІВПАДІННЯ, ВЕКТОР ХАРАКТЕРИСТИК, МІРА ПОДІБНОСТІ.
Object of research: pattern recognition methods.
The aim is to study the methods of image segmentation based on coincidence matrices.
We used the basic procedures and treatment methods of image segmentation.
The paper is devoted to solving problems of segmentation of texture images. On the basis of the matrix matches the algorithm of image segmentation. Also segmentation algorithm in the presence of geometric transformations.
The algorithm segmentation of textural images based on coincidence matrices used to create a software system language C + + Builder. We investigated classes textures formed during segmentation. It was also investigated the dependence of values of which are calculated to overlap matrices from zooming.
TEXTURE, IMAGE SEGMENTATION, MATRIX COINCIDENCE VECTOR PERFORMANCE, A MEASURE OF SIMILARITY.
Метою роботи є дослідження методів сегментації зображень на базі матриць співпадіння.
Використовувалися основні процедури обробки і методи сегментації зображень.
Робота присвячена вирішенню проблем сегментації текстурних зображень. На базі матриць співпадіння побудовано алгоритм сегментації зображень. Також розроблено алгоритм сегментації при наявності геометричних перетворень.
Розроблений алгоритм сегментації текстурних зображень на базі матриць співпадіння використано для створення програмної системи мовою C + + Builder. Були досліджені класи текстур, які формуються в процесі сегментації. Також була досліджена залежність значень характеристик, що обчислюють по матрицях співпадіння, від зміни масштабу.
ТЕКСТУРА, СЕГМЕНТАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ, МАТРИЦЯ СПІВПАДІННЯ, ВЕКТОР ХАРАКТЕРИСТИК, МІРА ПОДІБНОСТІ.
Object of research: pattern recognition methods.
The aim is to study the methods of image segmentation based on coincidence matrices.
We used the basic procedures and treatment methods of image segmentation.
The paper is devoted to solving problems of segmentation of texture images. On the basis of the matrix matches the algorithm of image segmentation. Also segmentation algorithm in the presence of geometric transformations.
The algorithm segmentation of textural images based on coincidence matrices used to create a software system language C + + Builder. We investigated classes textures formed during segmentation. It was also investigated the dependence of values of which are calculated to overlap matrices from zooming.
TEXTURE, IMAGE SEGMENTATION, MATRIX COINCIDENCE VECTOR PERFORMANCE, A MEASURE OF SIMILARITY.