ВходРегистрация
Например: Университетский научный журнал
О консорциуме Подписка Контакты
(812) 409 53 64 Некоммерческое партнерство
Санкт-Петербургский
университетский
консорциум

Статьи

Журнал "Научное мнение" №14 ( Педагогические, психологические и философские науки), 2016

О методе анализа цифровых изображений, основанном на построении стационарного потока на графе

Н. Б. Ампилова, В. Д. Сергеев, И. П. Соловьев
Цена: 50 руб.
 Описан метод анализа некоторых классов сложных текстурных изображений, основанный на представлении изображений в виде ориентированного графа, в котором вершинам (соответствующим пикселям изображения) и дугам, соединяющим ближайших соседей, приписывается некоторая нормированная мера так, чтобы получилась марковская цепь. По заданному начальному распределению строится стационарный поток и вычисляется величина взвешенной энтропии, которая может интерпретироваться как время перехода из начального состояния в стационарное. Метод реализован в базовом варианте (вершина соответствует пикселю), а также в оптимизированном, когда в качестве вершины графа выбирается ячейка разбиения изображения. Выбор максимально допустимого размера ячейки зависит от структуры изображения и выбирается на основании экспериментально полученной зависимости значений энтропии и времени выполнения от размера ячейки. Приведены результаты вычислений для нескольких классов изображений биомедицинских препаратов. Предложенная оптимизация
позволяет сократить время вычислений в среднем в 3–4 раза по сравнению
с базовым вариантом.
Ключевые слова: цифровые изображения, ориентированный граф, марковская
цепь, стационарное состояние, взвешенная энтропия.
REFERENCES
1. Marcus, B., & Lind, D. An introduction to symbolic dynamics and coding (1st
ed.). 1995: Cambridge University Press.
2. Ampilova, N., & Soloviev, I. On application of entropy characteristics to texture
analysis. WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine, 2014, 11(1), 194–202.
3. Ampilova, N.B. Stationary processes on graphs and image analysis [Стационарные
процессы на графах и анализ изображений]. Computer Tools in Education, 2013,
2, 24–29.
4. Sheleikhovsky, G.V. The composition of city plan as the transport problem
[Композиция городского плана как проблема транспорта]. 1946, M.: Giprogor.
5. Bregman, L.M. The proof of the convergence of G.V.Sheleihovsky method for the
task with transport restrictions [Доказательство сходимости метода Шелейховского
для задачи с транспортными ограничениями]. Journal of Computational Mathematics
and Mathematical Physics, 1967, 7(1), 147–156.
6. Bregman, L.M. Relaxation method for detecting a common point of convex set
and its application to the solving convex programming tasks [Релаксационный метод
нахождения общей точки выпуклых множеств и его применение для решения
задач выпуклого программирования]. Journal of Computational Mathematics and
Mathematical Physics, 1967, 7(3), 620–631.
7. Romanovskii, I.V. The optimization of the stationary control by a discrete
deterministic process of dynamical programming [Оптимизация стационарного
управления дискретным детерминированным процессом]. Cybernetic, 1967, 2,
66–78.
8. Ampilova, N.B., Romanovskii, I.V., & Petrenko, E.I. On the maximization of entropy for linear restrictions [О максимизации энтропии при линейных
ограничениях]. Proceedings of the International Science Conference “Cosmos,
astronomy and programming”, 2008, pp. 181–185.
Цена: 50 рублей
Заказать
• Этические принципы научных публикаций