ПОКАЗНИКИ ЯКОСТІ СЕГМЕНТУВАННЯ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННИХ ЗОБРАЖЕНЬ
Ключові слова:
оптико-електронне зображення, показник якості, сегментування, еталонне зображення, піксель, ознака, клас, помилка, емпірична відстань
Анотація
Якість сегментування оптико-електронних зображень має суттєвий вплив на кінцеві результати розпізнавання зображення, що передбачає важливість вибору методу сегментування. У теперішній час запропонована велика кількість критеріїв і показників оцінки якості сегментування (аналітичних, емпіричних, кількісних і якісних). В роботі проведено аналіз відомих показників оцінки якості сегментування оптико-електронних зображень. Розглядаються показники, для обчислення яких необхідне еталонне сегментоване зображення, та показники оцінки якості без порівняння з еталоном. Зроблено висновок щодо необхідності розробки методики формування оптимального набору показників оцінки якості сегментування зображення, а також способу обчислення узагальненого показника якості на основі отриманого вектору значень показників якості сегментування зображення.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Малогабаритные беспилотные авиационные комплексы (Mini UVS) / Башинский В.Г., Бзот В.Б. и др. / Монография. – Запорожье: Мотор-Сич, 2014. – 261 с.
2. Застосування БпЛА в конфліктах сучасності / Під ред. С.П. Мосова. – К.: 2013. – 248 с.
3. Барталев С.А. Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах / С.А. Барталев, Т.С. Ховратович // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. – Т. 8, № 1. – С. 44-62.
4. Смеляков К.С. Модели и методы сегментации границ изображений нерегулярного вида на основе адаптивных масок: дис. … канд. техн. наук: 09.03.05 / Смеляков Кирилл Сергеевич – Харьков, 2005. – 162 с.
5. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений / Н.Н.Красильников. – СПб: БХВ-Петербург, 2011. – 608 с.
6. Критерии оценки качества сегментации изображений / А.В. Захаров, П.П. Кольцов, Н.В. Котович и др. // Труды НИИСИ РАН, 2012. – Том 2, № 2. – С. 87-99.
7. Методы сегментации изображений объектов нерегулярного вида, особенности их применения и перспективы развития / К.С. Смеляков, И.А. Романенко, И.В. Рубан, Н.И. Кириллова, О.В. Шитова // Збірник наукових праць ХУПС, 2010. – Вип. 2 (24). – С. 92-97.
8. http://ieeexplore.ieee.org.
9. Zhang H. Image segmentation evaluation: A survey of unsupervised methods / H. Zhang, J.E. Fritts, S.A. Goldman // Computer Vision and Image Understanding, 2008. – Vol. 110, issue 2. – P. 260-280.
10. Некоторые методы сравнительного исследования детекторов границ / А.В. Захаров и др. // Труды НИИСИ РАН, 2012. – Том 2. - № 1. – С. 4-13.
11. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптикоелектронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
12. Левашкина А.О. Исследование супервизорных критериев оценки качества сегментации изображений / А.О.Левашкина, С.В.Поршнев // Известия ТПУ, 2008. – Т. 313, № 5. – С. 28-33.
2. Застосування БпЛА в конфліктах сучасності / Під ред. С.П. Мосова. – К.: 2013. – 248 с.
3. Барталев С.А. Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах / С.А. Барталев, Т.С. Ховратович // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. – Т. 8, № 1. – С. 44-62.
4. Смеляков К.С. Модели и методы сегментации границ изображений нерегулярного вида на основе адаптивных масок: дис. … канд. техн. наук: 09.03.05 / Смеляков Кирилл Сергеевич – Харьков, 2005. – 162 с.
5. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений / Н.Н.Красильников. – СПб: БХВ-Петербург, 2011. – 608 с.
6. Критерии оценки качества сегментации изображений / А.В. Захаров, П.П. Кольцов, Н.В. Котович и др. // Труды НИИСИ РАН, 2012. – Том 2, № 2. – С. 87-99.
7. Методы сегментации изображений объектов нерегулярного вида, особенности их применения и перспективы развития / К.С. Смеляков, И.А. Романенко, И.В. Рубан, Н.И. Кириллова, О.В. Шитова // Збірник наукових праць ХУПС, 2010. – Вип. 2 (24). – С. 92-97.
8. http://ieeexplore.ieee.org.
9. Zhang H. Image segmentation evaluation: A survey of unsupervised methods / H. Zhang, J.E. Fritts, S.A. Goldman // Computer Vision and Image Understanding, 2008. – Vol. 110, issue 2. – P. 260-280.
10. Некоторые методы сравнительного исследования детекторов границ / А.В. Захаров и др. // Труды НИИСИ РАН, 2012. – Том 2. - № 1. – С. 4-13.
11. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптикоелектронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, О.М. Маковейчук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
12. Левашкина А.О. Исследование супервизорных критериев оценки качества сегментации изображений / А.О.Левашкина, С.В.Поршнев // Известия ТПУ, 2008. – Т. 313, № 5. – С. 28-33.
Опубліковано
2017-12-30
Як цитувати
Ruban I.V. Показники якості сегментування оптико-електронних зображень / I.V. Ruban, V.G. Khudov, R.G. Khudov // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2017. – Т. 2 (42). – С. 143-146. – Режим доступу: https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/688 (дата звернення: 22.11.2024).
Розділ
Статті
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
