| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Бушенко, Д. А. | - |
| dc.contributor.author | Садыхов, Р. Х. | - |
| dc.date.accessioned | 2018-06-04T08:28:36Z | - |
| dc.date.available | 2018-06-04T08:28:36Z | - |
| dc.date.issued | 2008 | - |
| dc.identifier.citation | Бушенко, Д. А. Модифицированный алгоритм адаптивной пороговой сегментации в задачах выделения протяженных объектов на слабоконтрастных изображениях = Modified algorithm of adaptive threshold segmentation in the tasks of stretched objects extraction from the low contrast images / Д. А. Бушенко, Р. Х. Садыхов // Доклады БГУИР. – 2008. – № 4 (34). – С. 106–114. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31747 | - |
| dc.description.abstract | Протяженные объекты на слабоконтрастных изображениях обладают рядом свойств, из-за которых их сегментация представляет определенные сложности. Зашумленный неоднородный фон представляет собой главную особенность, которая не позволяет применить здесь классические методы сегментации в чистом виде. Данная статья предлагает модифицированный алгоритм адаптивной пороговой сегментации, позволяющий добиться высоких результатов даже в таких условиях. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | цифровая обработка изображений | ru_RU |
| dc.subject | сегментация | ru_RU |
| dc.subject | протяженные объекты | ru_RU |
| dc.title | Модифицированный алгоритм адаптивной пороговой сегментации в задачах выделения протяженных объектов на слабоконтрастных изображениях | ru_RU |
| dc.title.alternative | Modified algorithm of adaptive threshold segmentation in the tasks of stretched objects extraction from the low contrast images | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Stretched objects on the low contrast images possess a number of properties, which make the
objects difficult to extract from the images. Distorted non-uniform background of the images is the
main feature, which makes it impossible to apply the classic segmentation algorithms. In this article a
new modified adaptive threshold algorithm is presented which allows achieving high quality results in
these conditions. | - |
| Appears in Collections: | №4 (34)
|
