Газовые сенсоры с низким энергопотреблением на наноструктурированных подложках из оксида алюминия

Abstract

Выделение областей (сегментация) является базовой операцией, широко используемой в обработке полутоновых изображений. Известны три модели изображений, представляющих их в виде совокупностей областей: а) внутри границ с максимальным градиентом яркости; б) с минимальной дисперсией яркости; в) с монотонным изменением яркости от локальных экстремумов (максимумов и минимумов). Для разделения на области изображений с узким динамическим диапазоном используются, как правило, модели на основе минимальной дисперсии и максимального градиента. Это обеспечивает устойчивость результатов сегментации при относительно малом отношении сигнал-шум. Модель на основе областей локальных экстремумов с монотонным изменением яркости не эффективна для сегментации изображений с узким динамическим диапазоном и низким отношением сигнал-шум, т.к. местоположение и количество выделяемых на таких изображениях локальных экстремумов нестабильно в условиях шума. Для изображений с широким динамическим диапазоном отношение сигнал шум, как правило, значительно выше. Это приводит к большей устойчивости количества и положения локальных яркостных экстремумов и позволяет эффективно применять для обработки модель изображений на основе областей локальных экстремумов с монотонным изменением яркости. Исследованию возможностей повышения точности и скорости обработки изображений с широким динамическим диапазоном за счет их представления совокупностью областей локальных экстремумов с монотонным изменением яркости посвящена данная диссертационная работа.