Оцінка пошарових складових цифрового зображення на основі кластерного аналізу та сплайн-апроксимації

Автор(и)

  • В. М. Курочкін Національний авіаційний університет
  • П. О. Приставка Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.13142

Ключові слова:

обробка даних, цифрове зображення, кластерний аналіз, сплайн, апроксимація, аерофотозйомка

Анотація

Запропоновано нову модель цифрового зображення, у вигляді розкладеного на складові шари зображення та новий метод оцінки пошарових складових запропонованої моделі на основі кластерного аналізу та локальної сплайн апроксимації для розв’язання актуальної науково-технічної задачі обробки даних аерофотозйомки

Біографія автора

П. О. Приставка, Національний авіаційний університет

д. т. н.

Посилання

DeJoia A., What is “Precision Agriculture” and why is it important // Aaron DeJoia, Matt Duncan [Електронний ресурс]– 2015 – Режим доступу:

https://soilsmatter.wordpress.com/2015/02/27/what-is-precision-agriculture-and-why-isit-important/

Kurochkin V. M., Cluster Analysis in agricultural decision support systems development, Proceedings of NAU – K.:2016

Дмитрий @Bo_bda, Сегментация изображения [Електронний ресурс] – 2011– Режим доступу: 6 https://habrahabr.ru/post/128768/ [04.01.2017]

Визильтер Ю. В., Обработка изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий / Ю. В. Визильтер, С. Ю. Желтов, А. В. Бондаренко, М. В. Ососков, А. В. Моржин – М.: Физматкнига, 2010 – 672 с.

Forsyth D., Computer Vision: A Modern Approach, 2nd edition / D. A. Forsyth, J. Ponce [Електронний ресурс] – 2011 – Режим доступу: http://cmuems.com/excap/readings/forsythponce-computer-vision-a-modernapproach.pdf [04.01.2017]

Jain A.K, Algorithms for clustering data / A. K. Jain, R. C. Dubes – New Jersey:Prentice Hall, 1988. – 320 p.

Song T., A Modified Probabilistic Neural Network for Partial Volume Segmentation in Brain MR Image / T. Song, Mo M. Jamshidi - IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.: 18 – 2007, pp. 1424-1432

Sulaiman S. N., Adaptive fuzzy-Kmeans clustering algorithm for image segmentation // S. N. Sulaiman, N. A Mat Isa [Електронний ресурс] - IEEE Transactions on Consumer Electronics Vol. 56 -2010, Режим доступу:

http://ieeexplore.ieee.org/document/5681154/ [04.01.2017]

Ajala F. A, Fuzzy k-c-means Clustering Algorithm for Medical Image Segmentation / Ajala F. A, Oke O.A, Adedeji T.O, Alade O.M, Adewusi E.A [Електронний ресурс] - The International Institute for Science, Technology and Education (IISTE) – 2012, Режим доступу: https://www.mysciencework.com/publicatio n/show/fa72d1646492f8a4dc68f7228dc3e29 8 [04.01.2017]

Пестунов И. А., Сегментация многоспектральных изображений на основе ансамбля непараметрических алгоритмов кластеризации / И. А. Пестунов, В. Б. Бериков, Ю. Н. Синявский [Електронний ресурс] - Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева – 2010, Режим доступу:

http://cyberleninka.ru/article/n/segmentatsiya -mnogospektralnyh-izobrazheniy-na-osnoveansamblya-neparametricheskih-algoritmovklasterizatsii [04.01.2017]

Приставка П. О., Поліномаільнісплайни при обробці даних, монографія. – Д.: Вид–во Дніпропетр. ун–ту, 2004. – 236 с.

##submission.downloads##

Як цитувати

Курочкін, В. М., & Приставка, П. О. (2016). Оцінка пошарових складових цифрового зображення на основі кластерного аналізу та сплайн-апроксимації. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 4(56), 44–49. https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.13142

Номер

Том 4 № 56 (2016)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.