Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения
Работа посвящена описанию метода адаптивной визуализации результатов сегментации изображений, который основан на сингулярном разложении. Предложенный алгоритм за счет автоматизации отбора наиболее значимых столбцов матрицы левых сингулярных векторов и композиции с исходным снимком позволяет повысить...
Збережено в:
| Дата: | 2015 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2015
|
| Назва видання: | Штучний інтелект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117147 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-117147 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1171472017-05-21T03:02:38Z Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. Системи розпізнавання і сприйняття образів Работа посвящена описанию метода адаптивной визуализации результатов сегментации изображений, который основан на сингулярном разложении. Предложенный алгоритм за счет автоматизации отбора наиболее значимых столбцов матрицы левых сингулярных векторов и композиции с исходным снимком позволяет повысить наглядность и чувствительность сегментации. Представлены результаты экспериментальных исследований возможностей предложенного метода на примере визуализации результатов сегментации полутоновых и цветных медицинских изображений различной физической природы. Робота присвячена опису методу адаптивної візуалізації результатів сегментації зображень, який заснований на сингулярному розкладенні. Запропонований алгоритм за рахунок автоматизації відбору найбільш значущих стовбців матриці лівих сингулярних векторів та композиції з вхідним знімком дозволяє підвищити наочність та чутливість сегментації. Наведено результати експериментальних досліджень можливостей запропонованого методу на прикладі візуалізації результатів сегментації напівтонових та кольорових медичних зображень різної фізичної природи. This article is devoted to description of the method of the adaptive visualization of images segmentation results based on the singular values decomposition. The proposed algorithm allows enhancing of the clearness and sensitivity of segmentation owing to automation of the choice of the most significant columns of the left singular vectors matrix and the merging with the initial image. The experimental researches of the proposed algorithm abilities on example of the visualizing of the segmentation results of the grayscale and color medical images various physical nature are shown. 2015 Article Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117147 004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Системи розпізнавання і сприйняття образів Системи розпізнавання і сприйняття образів |
| spellingShingle |
Системи розпізнавання і сприйняття образів Системи розпізнавання і сприйняття образів Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения Штучний інтелект |
| description |
Работа посвящена описанию метода адаптивной визуализации результатов сегментации изображений, который основан на сингулярном разложении. Предложенный алгоритм за счет автоматизации отбора наиболее значимых столбцов матрицы левых сингулярных векторов и композиции с исходным снимком позволяет повысить наглядность и чувствительность сегментации. Представлены результаты экспериментальных исследований возможностей предложенного метода на примере визуализации результатов сегментации полутоновых и цветных медицинских изображений различной физической природы. |
| format |
Article |
| author |
Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. |
| author_facet |
Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. |
| author_sort |
Ахметшина, Л.Г. |
| title |
Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения |
| title_short |
Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения |
| title_full |
Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения |
| title_fullStr |
Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения |
| title_full_unstemmed |
Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения |
| title_sort |
метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2015 |
| topic_facet |
Системи розпізнавання і сприйняття образів |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117147 |
| citation_txt |
Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT ahmetšinalg metodadaptivnojvizualizaciiprisegmentaciiizobraženijnaosnovesingulârnogorazloženiâ AT egorovaa metodadaptivnojvizualizaciiprisegmentaciiizobraženijnaosnovesingulârnogorazloženiâ |
| first_indexed |
2023-10-18T20:29:08Z |
| last_indexed |
2023-10-18T20:29:08Z |
| _version_ |
1796150323141672960 |