Отрывок: а) ~ 400 сегментов б) ~ 400 сегментов в) ~1200 сегментов г) ~1200 сегментов Рисунок 2.2 – Работа алгоритма SLIC: а), в) – изображение 1366х768; б), г) – изображение 200х186 С точки зрения визуального восприятия сложно сказать, какой алгоритм работает лучше. Для SLIC метода свойственны более гладкие и пропорциональные сегменты по сравнению с ERS методом. Сравним результаты работы алгоритмов, полученных эмпирически, на основе критериев качества. Далее на рисунках 2.3, 2.4,...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБарабошина В. А.ru
dc.contributor.authorПопов С. Б.ru
dc.contributor.authorСуханов С. В.ru
dc.contributor.authorБибиков С. А.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialSlicru
dc.coverage.spatialалгоритмы обработки изображенийru
dc.coverage.spatialадаптивный фильтрru
dc.coverage.spatialмедианный фильтрru
dc.coverage.spatialкластерные методыru
dc.coverage.spatialграфовые методыru
dc.coverage.spatialхарактерные областиru
dc.coverage.spatialобработка изображенийru
dc.coverage.spatialсуперпикселыru
dc.coverage.spatialсуперпиксельные алгоритмыru
dc.creatorБарабошина В. А.ru
dc.date.issued2019ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20190808144110ru
dc.identifier.citationБарабошина, В. А. Разработка и исследование алгоритмов выделения характерных областей на основе суперпиксельного представления изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. "Прикладная математика и информатика" (уровень магистратуры) / В. А. Барабошина ; рук. работы С. Б. Попов ; нормоконтролер С. В. Суханов ; рец. С. А. Бибиков ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т. - Самаpа, 2019. - on-lineru
dc.description.abstractОбъектом исследования являются набор изображений MSRA-1000. Цель работы – сравнительное исследование алгоритмов выделения характерных областей на основе суперпиксельного представления изображений. Для получения результатов сравнительного исследования провru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 3,9 Мб)ru
dc.titleРазработка и исследование алгоритмов выделения характерных областей на основе суперпиксельного представления изображенийru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.021ru
dc.textpartа) ~ 400 сегментов б) ~ 400 сегментов в) ~1200 сегментов г) ~1200 сегментов Рисунок 2.2 – Работа алгоритма SLIC: а), в) – изображение 1366х768; б), г) – изображение 200х186 С точки зрения визуального восприятия сложно сказать, какой алгоритм работает лучше. Для SLIC метода свойственны более гладкие и пропорциональные сегменты по сравнению с ERS методом. Сравним результаты работы алгоритмов, полученных эмпирически, на основе критериев качества. Далее на рисунках 2.3, 2.4,...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Барабошина_Виктория_Андреевна_Разработка_исследование_алгоритмов.pdf3.99 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.