Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48347
Title: Сравнительный анализ методов бинаризации изображений
Other Titles: Comparative analysis of image binarization methods
Authors: Орлов, Д. В.
Нестеренков, С. Н.
Марков, А. Н.
Keywords: материалы конференций;бинаризация;обработка изображений;глобальные методы;локальные методы;binarization;global methods;local methods
Issue Date: 2022
Publisher: Бестпринт
Citation: Орлов, Д. В. Сравнительный анализ методов бинаризации изображений = Comparative analysis of image binarization methods / Д. В.Орлов, С. Н. Нестеренков, А. Н. Марков // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : VIII Международная научно-практическая конференция : сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11–12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 104–109.
Abstract: Бинаризация – важный процесс в улучшении и анализе изображения. В настоящее время описано множество методов бинаризации. Эти алгоритмы создают бинарные аналоги цветных или представленных в оттенках серого изображений. Этот процесс крайне важен для нейронных сетей, которые направлены на распознавание образов в разных областях. В настоящей работе приводятся обширные подходы к бинаризации, различные методы, результат работы, плюсы и минусы.
Alternative abstract: Binarization is an important process in image enhancement and analysis. Currently, many binarization methods have been described. These algorithms create binary analogs of color or grayscale images. This process is extremely important for neural networks, which are aimed at pattern recognition in different areas. This paper presents extensive approaches to binarization, various methods, the result of the work, pluses and minuses.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48347
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Orlov_Sravnitelnyy.pdf883.16 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.