АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛАСТІ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРИ СЛАБКО КОНТРАСТНИХ МЕЖАХ НА ЗОБРАЖЕННІ ПРОЗОРИХ ОБ’ЄКТІВ
DOI:
https://doi.org/10.32353/khrife.1.2019.45Ключові слова:
розпізнавання зображень; ідентифікація трасологічних досліджень цілого по частинах; сегментація; корекція контрастності; градієнт яскравостіАнотація
При створенні систем автоматичного розпізнавання об’єктів виникають проблеми виявлення межі переходу сусідніх областей розділеного простору при слабкій контрастності зображення, що призводить до необхідності проведення додаткової обробки зображення. В роботі проведено огляд сучасних алгоритмічних схем розпізнавання і підвищення якості зображення шляхом сегментації та корекції контрастності. Дані алгоритми реалізовані в розробленій авторами комп’ютерній програмі, яка дозволяє проводити автоматичний аналіз досліджуваних зразків для подальшого визначення значень оптичних характеристик прозорих об’єктів, як загальних ознак при ідентифікаційних трасологічних дослідженях цілого по частинах.
Посилання
Bowyer, K. W., Astley, S. (1994). State of the Art in Digital Mammographic Image Analysis. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
Dhawan, A.P., Buelloni, G., Gordon, R. (1986). Enhancement of mammographic features by optimal adaptive Neighborhood image processing. 5 IEEE Trans. Med. Imaging. 8. DOI: 10.1109/TMI.1986.4307733.
Image Processing Toolbox (mathworks). URL: www.mathworks.com/ products/image.html (data zvernennia 29 May 2019).
Kolesnikov, S. (2019). Raspoznavanie obrazov. Obshchie svedeniia. Computer-Inform (SPt). URL: http://old.ci.ru/inform03_06/p_24.htm (data zvernennia 29 May 2019) [in Russian].
Prokopenko, V., Trofimov, V., Sharok, L. (2006). Psikhologiia zritelnogo vospriiatiia: Uchebnoe posobie. SPt: ITMO University [in Russian].
William, K. (2007). Digital image processing : PIKS Scientific inside 4th ed (Los Altos, California, A Wiley-Interscience publication.
Zhuravel, I. (2019). Kratkii kurs teorii obrabotki izobrazhenii. URL: http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/ (data zvernennia 29.05.2019) [in Russian].
Dhawan, A.P., Buelloni, G., Gordon, R. (1986). Enhancement of mammographic features by optimal adaptive Neighborhood image processing. 5 IEEE Trans. Med. Imaging. 8. DOI: 10.1109/TMI.1986.4307733.
Image Processing Toolbox (mathworks). URL: www.mathworks.com/ products/image.html (data zvernennia 29 May 2019).
Kolesnikov, S. (2019). Raspoznavanie obrazov. Obshchie svedeniia. Computer-Inform (SPt). URL: http://old.ci.ru/inform03_06/p_24.htm (data zvernennia 29 May 2019) [in Russian].
Prokopenko, V., Trofimov, V., Sharok, L. (2006). Psikhologiia zritelnogo vospriiatiia: Uchebnoe posobie. SPt: ITMO University [in Russian].
William, K. (2007). Digital image processing : PIKS Scientific inside 4th ed (Los Altos, California, A Wiley-Interscience publication.
Zhuravel, I. (2019). Kratkii kurs teorii obrabotki izobrazhenii. URL: http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/ (data zvernennia 29.05.2019) [in Russian].
##submission.downloads##
Опубліковано
2019-06-02
Як цитувати
Rombovsky, M., & Radchenko, R. (2019). АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛАСТІ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРИ СЛАБКО КОНТРАСТНИХ МЕЖАХ НА ЗОБРАЖЕННІ ПРОЗОРИХ ОБ’ЄКТІВ. Теорія та практика судової експертизи і криміналістики, 19(1), 568–580. https://doi.org/10.32353/khrife.1.2019.45
Номер
Розділ
ІНШІ ВИДИ СУДОВИХ ЕКСПЕРТИЗ
