图像主题处理中已知的基本分割方法分析

Геннадій Худов, Т. М. Калімулін, І. А. Хижняк, Г. В. Місюк, О. В. Сердюк
{"title":"图像主题处理中已知的基本分割方法分析","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":"{\"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}","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

摘要

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。
Аналіз основних відомих методів сегментування при тематичній обробці видових зображень
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.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
15
审稿时长
6 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信