Аналіз основних відомих методів сегментування при тематичній обробці видових зображень

Sistemi obrobki informatsiyi Pub Date : 2022-12-31 DOI:10.30748/soi.2022.171.09

Геннадій Худов, Т. М. Калімулін, І. А. Хижняк, Г. В. Місюк, О. В. Сердюк

{"title":"Аналіз основних відомих методів сегментування при тематичній обробці видових зображень","authors":"Геннадій Худов, Т. М. Калімулін, І. А. Хижняк, Г. В. Місюк, О. В. Сердюк","doi":"10.30748/soi.2022.171.09","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Проведено аналіз відомих основних методів сегментування при тематичній обробці видових зображень. Встановлено, що не існує загального підходу до класифікації методів сегментування. Розглянуто наступні групи методів: методи визначення порогів, методи, що засновані на кластеризації, текстурні методи, методи виділення контурів, методи зміни областей. Досліджено їх основні недоліки та переваги. Проведений аналіз визначив ряд проблемних питань, які є напрямком подальших досліджень щодо підвищення якості обробки видових зображень.","PeriodicalId":32737,"journal":{"name":"Sistemi obrobki informatsiyi","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sistemi obrobki informatsiyi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30748/soi.2022.171.09","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Проведено аналіз відомих основних методів сегментування при тематичній обробці видових зображень. Встановлено, що не існує загального підходу до класифікації методів сегментування. Розглянуто наступні групи методів: методи визначення порогів, методи, що засновані на кластеризації, текстурні методи, методи виділення контурів, методи зміни областей. Досліджено їх основні недоліки та переваги. Проведений аналіз визначив ряд проблемних питань, які є напрямком подальших досліджень щодо підвищення якості обробки видових зображень.

查看原文本刊更多论文

图像主题处理中已知的基本分割方法分析

在物种图像的主题处理中，对已知的基本分割方法进行了分析。目前还没有对分割方法进行分类的通用方法。考虑了以下几组方法：有害生物检测方法、基于分类的方法、纹理方法、电路选择方法、区域修改方法。对它们的主要弱点和优点进行了调查。该分析确定了一系列问题，这些问题正朝着进一步研究提高图像处理质量的方向发展。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊