Аннотации:
В данной статье детально рассматриваются градиентные методы выделения границ на
цифровых изображениях для поиска объектов: Робертса, Превитта, Собеля и Щарра. Для
их усовершенствования применяются агрегационные операторы. В результате выполнения
работы были разработаны алгоритмы дифференцирования изображений, алгоритмы выбора
агрегационных операторов для поиска границ объектов, алгоритмы статистической оценки
продифференцированных изображений. Результаты проведенных экспериментов позволили
установить достоинства и недостатки применения градиентных методов в обработке цифровых изображений. In the article, we consider in detail Roberts, Prewitt, Sobel, Sharr methods of digital images
edge detection for objects. To improve them used aggregation operators. In the project there developed
the algorithms of images difference, the selection algorithms aggregation operators to find
the boundaries of objects, the algorithms for statistical evaluation at a differentiated image. The
modeling experiment results allow to determine the advantages and disadvantages of the gradient
methods in digital image processing.
Описание:
Мартьянова Анна Викторовна, ассистент (аспирант), кафедра теоретических основ
радиотехники, Уральский федеральный университет (Екатеринбург, Российская Федерация); инженер-конструктор, АО «Научно-производственное объединение автоматики
имени академика Н.А. Семихатова» (Екатеринбург, Российская Федерация),
kurzinaav@gmail.com.
Лабунец Валерий Григорьевич, профессор, кафедра теоретических основ радиотехники, Уральский федеральный университет (Екатеринбург, Российская Федерация),
vlabunets05@yahoo.com. A.V. Martyanova, Ural Federal University, Scientific and Production Association
of Automatics Named After Academician N.A. Semikhatov, Yekaterinburg, Russian
Federation
V.G. Labunets, Ural Federal University, Yekaterinburg, Russian Federation