Method of the horizon detection from electro-optical sensorsunder maritime environment
dc.contributor.author | Yevseiev, S. P. | en |
dc.contributor.author | Shmatko, O. V. | en |
dc.contributor.author | Liang, Dong | en |
dc.contributor.author | Babenko, E. V. | en |
dc.date.accessioned | 2023-10-14T10:01:28Z | |
dc.date.available | 2023-10-14T10:01:28Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.description.abstract | A new method is presented to detect the sea sky line. In the first step, the original image is transformed into grayscale image and the sea-sky-line region is located by using the textural features gray-level co-occurrence ma-trix based on texture feature. In the second step, the adaptive segmentation thresholds are obtained by the OTSU algorithm, which produces a set of sea sky line candidate points. Finally, a simple clustering method is adopted to select appropriate points and transform them by straight line fitting. The results of experiments established on real-world sea-sky images demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed approach. | en |
dc.description.abstract | У статті обґрунтована актуальність досліджень, пов’язаних з виявленням лінії морського горизонту в складних середовищах. Широке використання систем відеоспостереження є важливим кроком у виявленні рухомих надводних об'єктів на великій відстані, що дозволить підвищити безпеку морських портів. Проведено аналіз існуючих методів виявлення лінії горизонту. Запропоновано новий метод виявлення лінії морського горизонту, що дозволяє досягти по-ставленої мети – зменшення обчислювальних витрат на пошук цілей, та зменшення шуму від перешкоди, які викликані змінами освітлення від морських хвиль або хмар. Запропонований метод складається з нової схеми градацій сірих від-тінків, розрахунку контрасту на основі текстурної ознаки, екстракції області кандидатів морської лінії горизонту, виявлення точки кандидата і лінійної підгонки. На першому етапі вихідне зображення перетворюється в зображення у відтінках сірого. На другому етапі порогові значення адаптивної сегментації отримуються за допомогою алгоритму, який створює набір точок кандидатів на морське небо. Нарешті, використовується простий метод кластеризації для вибору відповідних точок і їх перетворення. Експериментальні результати показують, що пропонований метод може точно визначити лінію морського горизонту в складних умовах хмарності або океанських хвиль, за наявності надводних об’єктів. Запропонований метод може використовуватися для відстеження морських цілей безпілотними літальними апаратами. | uk |
dc.identifier.citation | Method of the horizon detection from electro-optical sensorsunder maritime environment / S. Yevseiev [et al.] // Системи обробки інформації. – 2018. – Вип. 3 (154). – С. 26-32. | en |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1647-6444 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-2426-900X | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1322-9843 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4631-0859 | |
dc.identifier.orcid | doi.org/10.30748/soi.2018.154.04 | |
dc.identifier.uri | https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/69742 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба | uk |
dc.subject | horizon detection | en |
dc.subject | textural feature | en |
dc.subject | maritime image | en |
dc.subject | Hough transforms | en |
dc.subject | виявлення горизонту | uk |
dc.subject | текстурна особливість | uk |
dc.subject | морське зображення | uk |
dc.subject | перетворення Хафа | uk |
dc.title | Method of the horizon detection from electro-optical sensorsunder maritime environment | en |
dc.title.alternative | Метод виявлення лінії морського горизонту на зображеннях з електро-оптичних датчиків | uk |
dc.type | Article | en |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- SOI_2018_3_Yevseiev_Method_of_the_horizon.pdf
- Розмір:
- 1.38 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: