Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Виділення контурів об'єктів в відеопотоці за допомогою адаптивного алгоритму Кенні

Шевченко Є.О.1, Агарков А.В.2
1 Донецький національний технічний університет
2 Інститут проблем штучного інтелекту МОН і НАН України

Повний текст (PDF)

УДК: 004.93
Мова публікації: Українська
Stuc. intelekt. 2018; 23; (1):16-21

Анотація: Розроблено модифікований алгоритм виділення контурів у режимі реального часу на основі класичного алгоритму Кенні. Запропонований підхід дозволяє отримувати чітко виділені контури без розмиття. Алгоритм має високу стійкість до імпульсних шумів. Об'єктом дослідження є методи і засоби виявлення об'єктів інтересу в режимі реального часу Зроблено аналіз цих методів, виявлені недоліки.

Ключові слова:

Посилання:

  1. Canny J. A Computational Approach to Edge Detection / J. Canny // IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, 1986. – pp. 679-698.
  2. Prewitt J.M.S. Object enhancement and extraction / J.M.S. Prewitt, B. Lipkin, A. Rosenfeld // PictureProcessing and Psychopictorics. – Academic Press, 1970. – USA. – pp. 75-149.
  3. Sobel I. An isotropic 3×3 gradient operator / I. Sobel, H. Freeman // in Machine Vision for Three-Dimensional Scenes. – Academic Press, 1990. – USA. – pp. 376–379.
  4. Park R.-H. A Fourier interpretation of the Frei-Chen edge masks / R.-H. Park // Elsevier, 1990. –vol. 11. – no. 9. – pp. 631-636.
  5. Scharr H. An anisotropic diffusion algorithm with optimized rotation invariance / H. Scharr, J. Weickert// In DAGM. – Germany. – 2000. – pp. 460–467.
  6. Лапшенков Е.М. Неэталонная оценка уровня шума цифрового изображения на основе гармоническогоанализа / Е.М. Лапшенков // Компьютерная оптика. – 2012. – T.36. – №3. – C. 439-447.
  7. Прэтт Э. Цифровая обработка изображений. – М.: Мир, 1982. – C. 312.

Переглянути повний текст статті (PDF)