Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции

Рассмотрены информационные возможности метода анализа слабоконтрастных изображений. Суть метода основана на разделении анализируемых компонент многопараметрового (мультиспектрального) изображения на ортогональные составляющие, при этом в составляющих высокого порядка выделяются области, первоначальн...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
Hauptverfasser: Ахметшин, А.М., Ахметшин, К.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58374
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции / А.М. Ахметшин, К.А. Ахметшин // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 133-139. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58374
record_format dspace
spelling Ахметшин, А.М.
Ахметшин, К.А.
2014-03-23T10:06:05Z
2014-03-23T10:06:05Z
2010
Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции / А.М. Ахметшин, К.А. Ахметшин // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 133-139. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58374
004.93
Рассмотрены информационные возможности метода анализа слабоконтрастных изображений. Суть метода основана на разделении анализируемых компонент многопараметрового (мультиспектрального) изображения на ортогональные составляющие, при этом в составляющих высокого порядка выделяются области, первоначально неразличимые на исходных изображениях. Представлены результаты численного моделирования и реальной проверки работоспособности метода.
Розглянуто інформаційні можливості нового методу аналізу низькоконтрастних зображень. Суть методу полягає у розділенні аналізованих компонент багатопараметрового зображення на ортогональні складові, при цьому на складових більш високого порядку виділяються ділянки, невидимі на первісних зображеннях. Представлені результати реальної перевірки працездатності методу.
Information possibilities of a new method low contrast images analysis are considered. The main idea of the method is founded on separation of analyzed image on orthogonal components. For solution of this problem in the article were used two approaches: the first one is based on using the singular value decomposition (it is an algebraic method) and the second one is based on independent component method. The last provides the stochastic orthogonalization. Hidden domains of analyzed image are separated on orthogonalyzed image of high order. The results of real testing of the method possibilities are presented. The ones had shown that both methods are complement each other.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
Виділення прихованих ділянок низькоконтрастних зображень методом ортогональної декомпозиції
Hidden Domains Extraction of Low Contrast Images by Means of Orthogonal Decomposition Method
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
spellingShingle Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
Ахметшин, А.М.
Ахметшин, К.А.
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
title_short Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
title_full Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
title_fullStr Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
title_full_unstemmed Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
title_sort выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции
author Ахметшин, А.М.
Ахметшин, К.А.
author_facet Ахметшин, А.М.
Ахметшин, К.А.
topic Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
topic_facet Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
publishDate 2010
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Виділення прихованих ділянок низькоконтрастних зображень методом ортогональної декомпозиції
Hidden Domains Extraction of Low Contrast Images by Means of Orthogonal Decomposition Method
description Рассмотрены информационные возможности метода анализа слабоконтрастных изображений. Суть метода основана на разделении анализируемых компонент многопараметрового (мультиспектрального) изображения на ортогональные составляющие, при этом в составляющих высокого порядка выделяются области, первоначально неразличимые на исходных изображениях. Представлены результаты численного моделирования и реальной проверки работоспособности метода. Розглянуто інформаційні можливості нового методу аналізу низькоконтрастних зображень. Суть методу полягає у розділенні аналізованих компонент багатопараметрового зображення на ортогональні складові, при цьому на складових більш високого порядку виділяються ділянки, невидимі на первісних зображеннях. Представлені результати реальної перевірки працездатності методу. Information possibilities of a new method low contrast images analysis are considered. The main idea of the method is founded on separation of analyzed image on orthogonal components. For solution of this problem in the article were used two approaches: the first one is based on using the singular value decomposition (it is an algebraic method) and the second one is based on independent component method. The last provides the stochastic orthogonalization. Hidden domains of analyzed image are separated on orthogonalyzed image of high order. The results of real testing of the method possibilities are presented. The ones had shown that both methods are complement each other.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58374
citation_txt Выделение скрытых областей слабоконтрастных изображений методом ортогональной декомпозиции / А.М. Ахметшин, К.А. Ахметшин // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 133-139. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT ahmetšinam vydelenieskrytyhoblasteislabokontrastnyhizobraženiimetodomortogonalʹnoidekompozicii
AT ahmetšinka vydelenieskrytyhoblasteislabokontrastnyhizobraženiimetodomortogonalʹnoidekompozicii
AT ahmetšinam vidílennâprihovanihdílânoknizʹkokontrastnihzobraženʹmetodomortogonalʹnoídekompozicíí
AT ahmetšinka vidílennâprihovanihdílânoknizʹkokontrastnihzobraženʹmetodomortogonalʹnoídekompozicíí
AT ahmetšinam hiddendomainsextractionoflowcontrastimagesbymeansoforthogonaldecompositionmethod
AT ahmetšinka hiddendomainsextractionoflowcontrastimagesbymeansoforthogonaldecompositionmethod
first_indexed 2025-12-07T19:20:22Z
last_indexed 2025-12-07T19:20:22Z
_version_ 1850878430753587200