| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Ловецкий, М. Ю. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-26T12:04:01Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-26T12:04:01Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Ловецкий, М. Ю. Сравнение алгоритмов подбора весового коэффициента объединения изображений атомно-силовой микроскопии = Comparison of weight coefficient selection algorithms for fusion of atomic force microscopy images / М. Ю. Ловецкий // Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара, Минск, апрель 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Ю. Цветков [и др.]. – Минск, 2026. – С. 49–54. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65610 | - |
| dc.description.abstract | В работе решается задача ускорения подбора весового коэффициента при
взвешенном сложении многоканальных изображений атомно-силовой микроскопии на
основе локальной корреляционной метрики. Предложен алгоритм, исключающий этап
сегментации за счёт прямого поиска оптимума от центра диапазона весов, что на выборке из
385 пар изображений обеспечило ускорение в 6 раз относительно глобального перебора при
статистически незначимом отклонении коэффициента. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | локальные корреляционные метрики | en_US |
| dc.subject | бинаризация Оцу. | en_US |
| dc.subject | атомно-силовая микроскопия | en_US |
| dc.title | Сравнение алгоритмов подбора весового коэффициента объединения изображений атомно-силовой микроскопии | en_US |
| dc.title.alternative | Comparison of weight coefficient selection algorithms for fusion of atomic force microscopy images | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This study addresses the acceleration of weight coefficient selection for weighted fusion
of multichannel atomic force microscopy images using a local correlation metric. A segmentation
free algorithm is proposed, which initiates direct optimization from the center of the weight range,
achieving a 6.1-fold speedup over exhaustive search on 385 image pairs with statistically
insignificant weight deviation. | en_US |
| Appears in Collections: | Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара (2026)
|
