2024 № 4 Сучасні інформаційні системи

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/84006

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    The method for approximating the edge detection convolutional operator using a genetic algorithm for segmentation of complex-structured images
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Khudov, Hennadii; Makoveichuk, Oleksandr; Kalimulin, Temir; Khudov, Vladyslav; Shamrai, Nazar
    The subject matter of the study in the article is the method for approximating the convolutional operator for edge detection using a genetic algorithm for segmentation of complex-structured images. The goal is to develop a method for approximating the convolutional operator for edge detection using a genetic algorithm for the segmentation of complex-structured images. The tasks are: analysis of known methods of segmentation of optoelectronic images, development of a method for approximating the edge detection convolutional operator using a genetic algorithm for segmenting complex-structured images, practical validation of the method for approximating the edge detection convolutional operator using a genetic algorithm for segmenting complex-structured images. Предметом вивчення в статті є метод апроксимації генетичним алгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень. Метоює розробка методу апроксимації генетичним алгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень. Завдання: аналіз відомих методів сегментування оптико-електронних зображень, розробка методу апроксимації генетичним алгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень, практична перевірка роботи методуапроксимації генетичнималгоритмом згорткового оператора визначення границь для сегментування складноструктурованих зображень. Використовуваними методамиє: методи цифрової обробки зображень, методи кластеризації даних, математичний апарат теорії матриць,методи ройового інтелекту, генетичний алгоритм, методи математичного моделювання, методи теорії оптимізації, аналітичні та емпіричні методи порівняння зображень.