| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Альмияхи, О. М. | - |
| dc.contributor.author | Цветков, В. Ю. | - |
| dc.contributor.author | Конопелько, В. К. | - |
| dc.contributor.author | Гусева, О. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2017-01-09T13:34:42Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-13T06:36:13Z | - |
| dc.date.available | 2017-01-09T13:34:42Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-13T06:36:13Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Адаптивное двухпороговое квантование и сегментация изображений на основе разделения и слияния областей = Adaptive two-threshold quantization and image segmentation based on the splitting and merging areas / О. М. Альмияхи [и др.] // Доклады БГУИР. – 2016. – № 7 (101). – С. 183–187. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/11266 | - |
| dc.description.abstract | Приведены результаты оценки эффективности адаптивного двухпорогового квантования в
сравнении с однопороговым квантованием для сегментации полутоновых изображений с
использованием модифицированного метода разделения и слияния областей, основанного
на прогрессивной обратной кластеризации. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | сегментация изображений | ru_RU |
| dc.subject | квантование | ru_RU |
| dc.subject | выращивание областей | ru_RU |
| dc.subject | разделение и слияние областей | ru_RU |
| dc.subject | image segmentation | ru_RU |
| dc.subject | quantization | ru_RU |
| dc.subject | region growing | ru_RU |
| dc.subject | splitting and merging areas | ru_RU |
| dc.title | Адаптивное двухпороговое квантование и сегментация изображений на основе разделения и слияния областей | ru_RU |
| dc.title.alternative | Adaptive two-threshold quantization and image segmentation based on the splitting and merging areas | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The results of evaluating the effectiveness of the adaptive two-threshold quantization in comparison with one-threshold quantization for segmentation of gray-scale images using a modified method of separation and merging of areas based on progressive backward clustering are Presented. | - |
| Appears in Collections: | №7 (101)
|
