Фазовая сегментация мультиспектральных слабоконтрастных изображений

Рассмотрены информационные возможности интерференционного метода для сегментации слабоконтрастных изображений в фазовом пространстве информативных признаков. Суть подхода основана на формировании опорной волны с использованием мультиспектральных составляющих анализируемого изображения, что поз...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2011
Hauptverfasser: Ахметшина, Л.Г., Удовик, И.М.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/59854
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:Фазовая сегментация мультиспектральных слабоконтрастных изображений / Л.Г. Ахметшина, И.М. Удовик // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 200-206. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Рассмотрены информационные возможности интерференционного метода для сегментации слабоконтрастных изображений в фазовом пространстве информативных признаков. Суть подхода основана на формировании опорной волны с использованием мультиспектральных составляющих анализируемого изображения, что позволяет синтезировать новые фазо-пространственные характеристики и повысить чувствительность анализа. Представлены результаты проверки работоспособности метода на модели и изображениях различной физической природы. In the present paper new data capability of the interference technique used for segmentation of thin phase portraits in space of informational indicators was examined. The key part of this approach is based on the reference wave formation with the application of multispectral signals. That allows to synthesize new phase characteristics and to improve analysis sensitivity. The results of working efficiency of this new method achieved for certain models and signals are demonstrated.
ISSN:1561-5359