DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Альзаки, Х. М. | - |
dc.contributor.author | Цветков, В. Ю. | - |
dc.contributor.author | Конопелько, В. К. | - |
dc.date.accessioned | 2016-08-04T12:37:48Z | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-18T11:43:53Z | - |
dc.date.available | 2016-08-04T12:37:48Z | - |
dc.date.available | 2017-07-18T11:43:53Z | - |
dc.date.issued | 2015 | - |
dc.identifier.citation | Альзаки, Х. М. Сегментация текстурных изображений на основе классификации контурных элементов и логического сложения классов / Х. М. Альзаки, В. Ю. Цветков, В. К. Конопелько // Телекоммуникации: сети и технологии, алгебраическое кодирование и безопасность данных : материалы международного научно- технического семинара. (Минск, апрель – декабрь 2015 г.). – Минск : БГУИР, 2015. – С. 19 – 24. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/8152 | - |
dc.description.abstract | Предложен метод сегментации текстурных изображений на основе классификации контурных элементов и логического сложения классов. Сущность метода состоит в контурной обработке исходного изображения, определении положения на изображении контурных элементов различного типа (точек, линий и фигур), преобразовании близко расположенных
друг к другу однотипных контурных элементов в бинарные площадные объекты, двоичном
кодировании взаимного расположения полученных площадных объектов в границах исходного изображения, сегментации полученной кодовой матрицы. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | текстурная сегментация изображений | ru_RU |
dc.subject | классификация контурных элементов | ru_RU |
dc.title | Сегментация текстурных изображений на основе классификации контурных элементов и логического сложения классов | ru_RU |
dc.title.alternative | Segmentation of texture-based image classification contour elements and logical addition classes | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
local.description.annotation | A method for texture segmentation of images based on classification of contour elements and logical addition of classes is offered. The essence of the method is concluded in the contouring of the
original image, determining the position of the image of contour elements of different types
(points, lines, and shapes), converting closely spaced similar contour elements into binary areal
objects, binary coding mutual position obtained polygon objects within the boundaries of the original image segmentation resulting code matrix. | - |
Appears in Collections: | Телекоммуникации 2015
|