https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48978| Title: | Алгоритм сбалансированной интерполяции пикселей при выделении контуров объектов на границах изображения |
| Other Titles: | Balanced pixel interpolation algorithm when identifying the object’s contours on the borders of the image |
| Authors: | Заерко, Д. В. Боброва, Н. Л. |
| Keywords: | публикации ученых;двумерная свертка;полутоновые изображения;пиксельная матрица;нелинейные операторы;интерполированные пиксели;сбалансированная интерполяция |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики |
| Citation: | Заерко, Д. В. Алгоритм сбалансированной интерполяции пикселей при выделении контуров объектов на границах изображения = Balanced pixel interpolation algorithm when identifying the object’s contours on the borders of the image / Д. В. Заерко, Н. Л. Боброва // Вестник СибГУТИ. – 2022. – № 2. – С. 79–93. – DOI : 10.55648/1998-6920-2022-16-2-79-93. |
| Abstract: | Работа алгоритмов выделения контуров объектов, использующих операцию двумерной свертки, на границах растровых изображений всецело зависит от местоположения преобразуемого пикселя в пиксельной матрице. Проблема связана с необходимостью использования в самом алгоритме свертки дополнительного набора пикселей, находящихся вне пиксельной матрицы обрабатываемого изображения. В данной работе предлагается к рассмотрению алгоритм сбалансированной интерполяции пикселей на границах изображения в дополнение к алгоритмам на основе статистических средних величин. Рассматриваются различные наборы коэффициентов, находящихся при определенной схеме расположения пикселей и участвующих в алгоритме интерполяции. Проводится сравнительный анализ результатов работы алгоритма сбалансированной интерполяции с результатами, полученными при использовании методов среднеарифметического взвешенного и моды по значениям дисперсии. Также приводится пример использования нового алгоритма для решения задачи выделения контуров объектов на границах растрового полутонового изображения. Описанный алгоритм прост для восприятия и использования, легко интегрируется с другими алгоритмами и не требует значительных вычислительных мощностей. |
| Alternative abstract: | The operation of algorithms for identifying object’s contours using two-dimensional convolution operation
on the boundaries of raster images depends entirely on the location of the transformed pixel in the pixel matrix. The problem is related to the need for the convolution algorithm itself to use an additional set of pixels located outside the pixel matrix of the processed image. In this paper, an algorithm for balanced interpolation of pixels at image boundaries in addition to algorithms based on statistical averages is proposed. Various sets of coefficients which are located at a certain pixel layout and participate in the interpolation algorithm is considered. A comparative analysis of the results of the balanced interpolation algorithm with the results using the arithmetic mean methods is carried out. Also, an example of using a new algorithm to solve the problem of the object’s contours identification on the borders of a raster halftone image is presented. The described algorithm is easy to understand, use and integrate with other algorithms and it does not require significant computing power. The operation of algorithms for identifying object’s contours using two-dimensional convolution operation on the boundaries of raster images depends entirely on the location of the transformed pixel in the pixel matrix. The problem is related to the need for the convolution algorithm itself to use an additional set of pixels located outside the pixel matrix of the processed image. In this paper, an algorithm for balanced interpolation of pixels at image boundaries in addition to algorithms based on statistical averages is proposed. Various sets of coefficients which are located at a certain pixel layout and participate in the interpolation algorithm is considered. A comparative analysis of the results of the balanced interpolation algorithm with the results using the arithmetic mean methods is carried out. Also, an example of using a new algorithm to solve the problem of the object’s contours identification on the borders of a raster halftone image is presented. The described algorithm is easy to understand, use and integrate with other algorithms and it does not require significant computing power. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48978 |
| Appears in Collections: | Публикации в зарубежных изданиях |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Zaerko_Algoritm.pdf | 1.98 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.