Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.237.31.131
    [SESS_TIME] => 1711716931
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 718ea0f5ca14b366640460d424ff6e02
    [UNIQUE_KEY] => 01bd45e37ca81048bf27eb16dbdca494
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2016 год, номер 1

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГРАДИЕНТНЫХ ТЕНЗОРОВ ВТОРОГО И ТРЕТЬЕГО ПОРЯДКОВ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, СОДЕРЖАЩИХ ТЕКСТУРЫ СО СТРУКТУРНОЙ ИЗБЫТОЧНОСТЬЮ

И.С. Грузман
Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, просп. К. Маркса, 20
isgruzman@gmail.com
Ключевые слова: текстурные признаки, градиентные структурные тензоры второго и третьего порядков, структурная избыточность, textural features, structural gradient tensors of the second and third orders, structural redundancy
Страницы: 22-29
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Исследуется эффективность текстурных признаков на основе градиентных тензоров в задаче сегментации изображений, содержащих текстуры со структурной избыточностью. Показано, что использование банка полосовых гауссовских фильтров при формировании пространства признаков, инвариантного к сдвигу и повороту текстуры, улучшает качество работы алгоритма сегментации. Приведены примеры, демонстрирующие применение текстурных признаков в задаче сегментации при неизвестном количестве классов текстур, содержащихся на изображении.

DOI: 10.15372/AUT20160103