Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
8 results
Search Results
Item Моделі гіпотетичного образу для сегментування зображень за кумулятивними гістограмою та густиною пікселів(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Мельник, Р.; Каличак, Ю.Розглянуто алгоритми знаходження порога сегментації зображень за різницею кумулятивних гістограм та густини пікселів реального та гіпотетичного зображень. Досліджено дві моделі гіпотетичних зображень: одно- і багатофрагментну. Виконано тестування алгоритму та порівняння результатів. The algorithmіs for image threshold segmentation by cumulative histograms and pixel density of real and hypothetical images is considered. The one and multifragment models of hypothetical image are considered. Testing and experimental results are presented.Item Класифікація поверхонь матеріалів за статистичними ознаками зображення на основі дисперсії(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Мельник, Р.; Кожух, І.Наведено результати дослідження статистичних ознак зображення на основі дисперсії та їх порівняння при використанні для класифікації поверхонь металів. Для класифікації застосовується поділ всієї множини значень характеристики на діапазони, що відповідають окремим типам металевих сплавів. The paper contains the results of investigation of statistical features based on dispersion and their comparison in conditions of using for metal surface classification. The partitioning of whole set of characteristic values into ranges, which correspond to separate types of metal alloys, is used for classification.Item Дослідження поверхні матеріалу за статистичними ознаками зображення(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Мельник, Р.; Кожух, І.Наведено результати дослідження оцінювання якості поверхні матеріалу за допомогою статистичних ознак зображення, зокрема розподіленої дисперсії, дисперсії силуетів та знімків. За базовий інструмент дослідження прийнято пакет визначення статистичних ознак візуальних образів. The paper contains the results of material surface evaluation using statistical features of an image, in particular, using the distributed dispersion, dispersion of silhouettes and intensity pictures. The package of visual images feature extracting is considered as basic research tool.Item Сегментування зображень за кумулятивними ознаками густини пікселів сегментів(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Мельник, Р.; Каличак, Ю.Запропоновано алгоритм знаходження порогу сегментації зображень за різницею кумулятивних гістограм реального та гіпотетичного зображень. Для знаходження порогів сформульовано одновимірні оптимізаційні задачі. Протестовано алгоритм та порівняно результати. The new algorithm for image threshold segmentation by cumulative histograms of real and hypothetical images is considered. The algorithm operates with a difference between cumulative histograms of real and hypothetical images. To find thresholds, the optimization problems are formulated and solved. Testing and experimental results are presentedItem Пошук образів за їх інваріантними та параметричними ознаками(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Мельник, Р.Наведена методика отримання розподілених інваріантних та параметричних властивостей образів під час фрагментації об’єму інтенсивності зображення. Показано застосування отриманих результатів у разі пошуку зображень за вмістом. Аn extraction method of distributed invariant and parametric features of patterns based on the image intensity volume fragmentation is presented.Item Екстракція ознак зображень при фрагментації інтенсивності(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Мельник, Р.; Каличак, Ю.Розроблено метод отримання розподілених ознак зображення на основі фрагментації його інтенсивності. За допомогою методу обчислюються ознаки інтенсивності, координати пікселів зображення та змішані ознаки. Продемонстровано експериментальні результати залежностей вибраних ознак для тестових зображень. The method for distributed features of visual patterns extraction is considered. Based on presented methods the features of intensity, pixels coordinates and mixed features are calculated. Some experimental results of using selected method for image features extraction are presented.Item Структурні ознаки зображень на основі тривимірної фрагментації поверхні інтенсивності(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Мельник, Р.; Каличак, Ю.Розглянуто метод отримання структурних ознак графічних образів за допомогою тривимірної фрагментації простору інтенсивності для розв’язання задачі індексації та пошуку зображень. Розподілені структурні ознаки формуються для тривимірних фрагментів простору інтенсивності, на які його поділено. Запропоновано коефіцієнти структуризації інтенсивності, інтегральні та розподілені структурні властивості. Продемонстровано експериментальні результати одержання ознак візуальних образів за допомогою методу. An approach to determine structural image features on the basis of 3D-fragmentation of image intensity space to resolve index and search image problem is considered. Distributed structural features are formed for the intensity of the space 3D-segments into which it is divided. Coefficients of intensity structurization, integral and distributed structural features are suggested. Some experimental results of extracting visual pattern features by means of the specified method are presented.Item Силуети кольору та яскравості зображень для їх класифікації та пошуку(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Мельник, Р.; Каличак, Ю.Для зменшення часових затрат пошуку зображень у базах даних великих розмірів запропоновано підхід, що ґрунтується на визначенні силуетів яскравості зображень різних типів: фронтального та бічного для двох видів яскравості. Подальше прискорення пошуку відбувається за рахунок заміни кривих силуетів поліноміальними функціями чебишовського типу. Додатковою ознакою є відстань до піків силуетів. Як приклади практичних даних використано зображення із відомих баз образів. Критеріями прийняті силуети та відстані до них.An approach to find different types of a pattern brightness silhouettes which then are being replaced by polynomial coefficients of approximation functions is considered. Coefficients and silhouette diagrams of visual patterns were tested as image features for searching them in the databases.