Метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення

Автор(и)

  • О.М. Рейда Вінницький національний технічний університет
  • О.А. Поплавський Київський національний університет будівництва і архітектури
  • М.О. Рейда Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-58-67

Ключові слова:

зображення, фотоплівка, групування, OpenCV, комп'ютерний зір, цифрова обробка, зона зображення.

Анотація

В роботі розглянуто метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення, що сформовані в результаті зондування земної поверхні, для оптимізації розмірів зображення і підвищення ефективності дешифрування. Розроблено  алгоритм обробки елементів зображення для підвищення ефективності групування окремих елементів у єдину структуру. Проведено моделювання для доведення ефективності запропонованого методу автоматичного виділення ефективної зони зображення. Основним інструментом який використано при розробці програмного застосунку є  бібліотека з відкритим кодом OpenCV функцій та алгоритмів комп'ютерного зору, обробки зображень і чисельних алгоритмів загального призначення.

Біографії авторів

О.М. Рейда, Вінницький національний технічний університет

к.т.н., доцент кафедри програмного забезпечення

О.А. Поплавський, Київський національний університет будівництва і архітектури

к.т.н., доцент, доцент кафедри інформаційних технологій

М.О. Рейда , Вінницький національний технічний університет

студент гр. 1ПІ-23б, кафедра програмного забезпечення

Посилання

E-resources: https://www.archives.gov/research/cartographic/aerial-photography

W. K. Pratt, (2007). Digital Image Processing, PIKS Scientific Inside,” 4th Edition, A John Wiley & Sons, Inc., Hoboken,.

https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization#Contrast_Limited_AHE

Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods. (2007). Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice Hall, August.

Zhou, P., Ye, W., & Wang, Q. (2011). An Improved Canny Algorithm for Edge Detection. Journal of Computational Information Systems, 7(5), 1516-1523.

Satoshi Suzuki (1985). Topological structural analysis of digitized binary images by border following Satoshi Suzuki, KeiichiA be Computer Vision, Graphics, and Image Processing Volume 30, Issue 1, April Pages 32-46.

Romanyuk O., Pavlov S. (2017). Fast ray casting of function-based surfaces, Przeglad elektroteczny, 5, p. 83-86.

Romanyuk Olexander, Pavlov Sergii, etc. (2020). A function-based approach to real-time visualization using graphics processing units, Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810E https://doi.org/10.1117/12.2580212

Timchenko Leonid, Kokriatskaia Natalia, etc. (2020). Q-processors for real-time image processing, Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810F, https://doi.org/10.1117/12.2580230

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 16

Опубліковано

2024-11-19

Як цитувати

[1]
О. Рейда, О. . Поплавський, і М. Рейда, «Метод автоматичного виділення прямокутної зони об’єктів зображення», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 48, вип. 2, с. 58–67, Лис 2024.

Номер

Розділ

Методи та системи оптико-електронної і цифрової обробки зображень та сигналів

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають