z-logo
open-access-imgOpen Access
Алгоритми контурного аналізу зображень
Author(s) -
O. Yu. Shamuratov,
Nataliya Shakhovska
Publication year - 2019
Publication title -
scientific bulletin of unfu
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2519-2477
pISSN - 1994-7836
DOI - 10.15421/40290624
Subject(s) - computer science , business
Порівняно основні властивості нелінійних методів контурного аналізу за вимогами у використанні обмеженості обчислювальних ресурсів апаратних засобів. Для цього було проаналізовано загальні поняття про нелінійні алгоритми пошуку контурів на зображеннях та було обрано 4 методи для проведення подальшого аналізу. З них 3 методи з ковзною маскою 3´3, а саме: оператор Прюітта; оператор Собеля; оператор Кірша та метод з маскою 5´5 – оператор Лапласа. Усі методи протестовано на однаковому зображенні роздільною здатністю 6016´4000 пікселів. Під час порівняння методів особливу увагу приділено використанню обчислювальних ресурсів апаратних засобів, тобто оперативної пам'яті та завантаженості процесора, а також швидкості виконання алгоритму. Оператор Кірша є найбільш ресурсно-витратним методом серед розглянутих, але при цьому його перевага в дуже чутливій масці, що виділяє цей метод для використання навіть за найнижчій загальній яскравості зображення. Оптимальним методом щодо обчислювальної потужності та знаходження контурів є оператор Собеля, це зумовлено використанням маски з коефіцієнтами тільки для середніх значень. Окремо можна виділити оператор Лапласа. Цей метод виконано швидше і має він меншу обчислювальну вартість. При цьому дає не набагато гірший за інші методи результат. Цей метод добре використовувати, якщо обчислювальні потужності є не високими.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom