Алгоритм бинаризации фотоизображений горных пород на неоднородном фоне

• Veröffentlicht in: Искусственный интеллект
• Datum: 2014
• Hauptverfasser: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А., Удовик, И.М.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2014
• Schlagworte: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85283
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Алгоритм бинаризации фотоизображений горных пород на неоднородном фоне / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров, И.М. Удовик // Искусственный интеллект. — 2014. — № 3. — С. 53–61. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Данная работа посвящена описанию модифицированного алгоритма бинаризации цветных фотоснимков горных пород с целью выделения объектов интереса, являющихся различными по величине фракциями минералов, представленными на неоднородном фоне, для обеспечения в дальнейшем возможности автоматизации выполнения гранулометрического анализа их состава. Представлены результаты экспериментальных исследований возможностей предложенного алгоритма, подтверждающие повышение достоверности бинаризации и выделения контуров фракций минералов по сравнению с исходным методом. Ця робота присвячена опису модифікованого алгоритму бінаризації кольорових фотознімків гірських порід з метою виявлення об’єктів інтересу, що є різними за розміром фракціями мінералів, які представлені не неоднорідному фоні, для забезпечення в подальшому можливості автоматизації гранулометричного аналізу їх складу. Наведені результати експериментальних досліджень запропонованого алгоритму, які підтверджують підвищення достовірності бінаризації та виявлення контурів фракцій мінералів у порівнянні з вихідним методом. This article is devoted to description of the modified algorithm of the rock color photos binarizing. The purpose of this processing is the detection of the objects of interest that represent the different size mineral fractions on the heterogeneous background. It gives the opportunity to automate the process of the granulometric composition analysis in the future. The experimental researches of the proposed algorithm show the validity enhancement of the binarization and the edge detection of the mineral fractions comparing to the original method.