logo
calendar4 Dekabr 2019
view35
Основной язык:Узбекский

Выделение контурных линий на изображении с использованием теории нечеткого множества

Область науки:
pdf

5de7828edec7a.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Рассматривается задача выделения контуров изображения объектов. Для решения этой задачи, с учетом специфических особенностей, предлагается подход, основанный на теории нечетких множеств. На базе предложенного подхода разработан класс алгоритмов, являющийся устойчивым к определенным типам помех. Основная идея предложенных алгоритмов заключается в использовании таких нечетких понятий, как «приращение», «малый», «большой» при выделении контуров. Описаны правила вычисления нечетких приращений для рассматриваемого пикселя по произвольному направлению. Проведены экспериментальные исследования по оценке работоспособности предложенных алгоритмов и показана их эффективность при решении задачи распознавания печатных шрифтов, написанных разными людьми.

АВТОРЫ

E.Saliyev

Жиззах политехника институти

G.Mirzaeva

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Теги

# выделение контуров# контурларни ажратиш# норавшан орттирма# катта ортттирма# кичик орттирма# тегишлилик функцияси# норавшан орттирманинг “мусбат” в# нечеткое# большое и малое приращения# функция принадлежности# «положительные» и «отрицательные# edge extraction# small increments# fuzzy increments# membership function# values of fuzzy increments# “negative” and “positive” values

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0052

DOI:

Недоступно

Список литературы

Гонзалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.

Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. – Новосибирск: НГТУ, 2002. – 352 с.

Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2003. - 748 с.

Kerre E., Nachtegael M. Eds. Fuzzy Techniques in Image Processing. – New York: Springer-Verlag Heidelberg, 2000. – 429 p.

Визильтер Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.

Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: Бином, 2006. – 752 с.

Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.

Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – New York: Springer, 2011. – 812 p.

Хрящёв Д.А. Об одном методе выделения контуров на цифровых изображениях // Вестник АГТУ. Сер. «Управление, вычислительная техника и информатика». – 2010. - № 2. – С. 181-187.

Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 165 с.

Мuhamediyeva D.T. Noravshan axborotni qayta ishlash asosida sust shakllangan jarayonlarni tizimli modellashtirish muammolari. – Toshkent, O’zR FA MITI, 2010. – 531 b.

Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы и практика моделирования в экономике. – СПб.: Наука РАН, 2001. – 328 с.

Кравченко В.Ф., Пономарев В.И., Пустовойт В.И. Алгоритмы трехмерной фильтрации с использованием теории нечетких множеств для цветных видеопоследовательностей, искаженных шумами // Доклады Российской Академии наук. Техническая физика. – 2008. – Т. 421, № 2. – С. 190-194.

Dietrich Van der Weken, Etienne E. Kerre and other. Noise Reduction by Fuzzy Image Filtering // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2003. - Vol. 11, № 4. – Рр. 429-436.