Альтернатива иерархическому методу Оцу для цветового изображения

Автор: Харинов Михаил Вячеславович

Журнал: Вестник Бурятского государственного университета @vestnik-bsu

Рубрика: Информационные системы и технологии

Статья в выпуске: 9-2, 2014 года.

Бесплатный доступ

В работе предлагается способ кластеризации пикселей и сегментации изображений на основе метода Уорда, названный RW-методом (Repetitive Ward''s method), который, в случае серых изображений, трактуется как альтернатива иерархическому методу Оцу.

Кластеризация пикселей, сегментация цветового изображения, слияние, метод уорда, разделение, метод оцу, иерархия, суммарная квадратичная ошибка, минимизация, выпуклая последовательность, инвариантность, изоморфизм, изотонное преобразование

Короткий адрес: https://sciup.org/148182617

IDR: 148182617

Список литературы Альтернатива иерархическому методу Оцу для цветового изображения

  • Харинов М.В. Модель локализации объектов на цифровом изображении//Вестник Бурятского государственного университета. 2013. № 9. С. 182-189.
  • Харинов М.В. Количество информации в пикселе цифрового изображения//Вестник Бурятского государственного университета. 2013. № 2. -С. 95-104.
  • Харинов М.В. Запоминание и адаптивная обработка информации цифровых изображений. -СПб.: Изд-во С-Пб. ун-та, 2006. -138 с.
  • Ward J.H., Jr. Hierarchical grouping to optimize an objective function//J. Am. Stat. Assoc. 1963. -Vol. 58, Issue 301. -P. 236-244.
  • Бугаев A.C., Хельвас А.В. Поисковые исследования и разработка методов и средств анализа и автоматического распознавания потоковой информации в глобальных информационных системах. Шифр «Лацкан»//Отчет по НИР. М.: МФТИ, 2001. Том 1. 140 с.
  • Mumford D., Shah J. Boundary detection by minimizing functionals, I//Proc. IEEE Comput. Vision Patt. Recogn. Conf., San Francisco. 1985. P. 22-26.
  • Koepfler G., Lopez C., Morel J. A Multiscale Algorithm for Image Segmentation by Variational Method//SIAM Journal on Numerical Analysis. 1994. Vol. 31, № 1. P. 282-299.
  • Redding N.J., Crisp D.J., Tang D.H., Newsam G.N. An efficient algorithm for Mumford-Shah segmentation and its application to SAR imagery//Proc. Conf. Digital Image Computing Techniques and Applications (DICTA’99). 1999. P. 35-41.
  • Galiano P., Kharinov M., Vanurin S. Application of Sleator-Tarjan dynamic trees in Monitoring system for Arctic region based on remote sensing data//Information Fusion and Geographic Information Systems (IF&GIS' 2013)/Proc. of the 6th International Workshop on Information Fusion and Geographic Information Systems: Environmental and Urban Challenges, 12-15 May, 2013, St. Petersburg: Springer, LNG & C, 2014. P. 137-147.
  • Otsu N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms//IEEE Transactions on systems, MAN, and CYBERNETICS. January 1979. Vol. SMC-9, № 1. P. 62-66.
  • Ping-Sung Liao, Tse-Sheng Chen, Pau-Choo Chung A Fast Algorithm for Multilevel Thresholding//J. Inf. Sci. Eng. 2001. Vol. 17 (5), -P. 713-727.
  • Singh K.C., Satapathy L.M., Dash В., Routray S.K. Comparative Study on Thresholding//International Journal of Instrumentation Control & Automation (IJICA). 2011. Vol. 1. №. 1. -P. 73-77.
  • Arifin A.Z., Asano A. Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis//Pattern Recognition Letters. 2006. Vol. 27. №. 13. -P. 1515-1521.
  • Михайлов В.Ю., Харин Я.В. К вопросу о построении системы распознавания и подсчета животных на аэрофотоснимках. Ч. 1: Анализ методов распознавания//Информационно-управляющие системы. 2011. № 2. С. 2-28.
  • Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю. Проблемы технического зрения в современных авиационных системах//Механика, управление и информатика. 2011. № 6. С. 11-44.
Еще
Статья научная