Evaluation of the complexity of algorithms for identifying the boundaries of marine objects in real-time monitoring systems

Abstract

Применение современных методов передачи и анализа видеоизображений для решения задач мониторинга на морском транспорте, учитывая неоднородный характер морской поверхности − фона исследуемого изображения, является важной, актуальной и сложной задачей. В данной статье рассмотрены различные методы обнаружения границ морских объектов на изображениях, включая методы Прюитта, Робертса, Собеля и Кэнни. Рассматривая преимущества и недостатки каждого метода, авторы оценили эффективность этих алгоритмов в задаче распознавания морских объектов. Было проведено исследование на основе анализа результатов вычислительных экспериментов с использованием различных методов. Авторы установили, что метод Кэнни является наиболее точным и эффективным в обнаружении границ объектов на изображениях. В целом, данная работа может быть полезна для исследователей, работающих в области обработки изображений и компьютерного зрения, а также для разработчиков систем мониторинга за движением морских судов и других подобных приложений. Applying modern methods of video image transmission and analysis for solving monitoring tasks in maritime transport, taking into account the heterogeneous nature of the sea surface as the background of the analyzed image, is an important, relevant, and complex task. This article discusses various methods for detecting the boundaries of maritime objects in images, including the methods of Prewitt, Roberts, Sobel, and Canny. Evaluating the advantages and disadvantages of each method, the authors assessed the effectiveness of these algorithms in the task of recognizing maritime objects. Research was conducted based on the analysis of the results of computational experiments using different methods. The authors found that the Canny method is the most accurate and effective in detecting object boundaries in images. Overall, this work can be useful for researchers working in the field of image processing and computer vision, as well as for developers of systems for monitoring the movement of ships and other similar applications.