Исследование проблемы выбора метода сегментации объекта в видеоданных с использованием диаграммы причинно-следственных связей
Изучение понятия сегментации в видеоданных, как разделения изображения на области, которые его покрывают. Анализ метода, основанного на признаке движения, где осуществляется обработка видеопоследовательности и важным условием есть точность сегментации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 19.02.2019 |
| Размер файла | 383,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Белгородский государственный национальный исследовательский университет
Belgorod state national research University
Исследование проблемы выбора метода сегментации объекта в видеоданных с использованием диаграммы причинно-следственных связей
Study of the problem of choosing the method of object segmentation in video data using cause-and-effect relationship diagram
Точоная Е. К., Зайцева Т.В., Пусная О.П.
Tochonaya K.E., Zaitseva T. V., Pusnaya O. P.
Белгород, Россия
Belgorod, Russia
Аннотация
В данной статье рассмотрена проблема выбора метода сегментации объекта видеоданных. Приводится обзор существующих методов сегментации. Так же были выделены коренные и детализирующие причины исследуемого влияния на проблему предметной области. В результате была реализована и анализирована схема причинно-следственных связей.
Ключевые слова: диаграмма причинно-следственных связей, сегментация объекта, методы сегментации объекта.
Сегментация в видеоданных - это разделение изображения на области, которые его покрывают [1]. Сегментация в видеоданных является одной из самых сложных задач в компьютерной обработке изображений. Существует множество методов сегментации изображения, но для выбора алгоритма вычисления необходимо опираться на список требований, которые следует учитывать:
• максимальное совпадение сегментированной области к реальному объекту;
• устойчивая работа в любых условиях;
• отсутствие ошибок [2].
Данный список можно продолжить, основываясь на тематику поставленной задачи, но в данном случае вышеупомянутых критериев достаточно.
Существует большое количество методов сегментации объекта, но в данной работе изучены наиболее часто используемые:
1) методы, основанные на применении бинаризации;
2) методы, основанные на поиске границ регионов;
3) методы, основанные на поиске регионов;
4) методы, использующие марковское случайное поле;
5) методы теории графов;
6) методы основанные на признаке движения [3].
Причинно-следственная диаграмма обеспечивает системный подход к определению обстоятельств происхождения проблемы. Диаграмма позволяет в доступной форме классифицировать потенциальные причины. Выбранный способ отображения информации является эффективным, так как подразумевает детальное изучение предметной области с целью решения выявленной трудности.
Для построения диаграммы причинно-следственных связей необходимо осуществить:
1) выявление проблемы темы исследования;
2) сбор информации по предметной области;
3) систематизацию причин, влияющих на проблему;
4) группировку причин по смысловым и причинно-следственным блокам;
5) распределение причин внутри каждого блока [4].
Диаграмма причинно-следственных связей приведена на рисунке 1.
Рисунок 1 - Диаграмма причинно-следственных связей
Анализируя полученную диаграмму можно прийти к выводу: каждый из приведенных методов имеет ряд достоинств и недостатков. Выбор метода сегментации объекта должен основываться на списке требований, которые должны быть определены при составлении задачи. В данном случае, наиболее подходящим является метод, основанный на признаке движения, так как осуществляется обработка видеопоследовательности и наиболее важным условием является точность сегментации.
Полученная информация при реализации схемы причинно-следственных связей является структурированной и позволяет сделать правильные выводы. сегментация видеопоследовательность точность
Список литературы
1. Сегментация изображений [Электронный ресурс]. Многофункциональный сайт. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения 15.01.2019).
2. Романов С. А., Лепешкин О. М., Стоянов Ю. П. Анализ методов сегментации изображений // Молодой ученый. -- 2010. -- №6. -- С. 26-28. -- URL https://moluch.ru/archive/17/1534/ (дата обращения: 13.01.2019).
3. Универсальная классификация алгоритмов сегментации изображений [Электронный ресурс] / С.В. Поршнев, А.О. Левашкина - Режим доступа к статье: http://www.jurnal.org/articles/2008/inf23.html (дата обращения 15.01.2019).
4. Метод "Диаграмма Исикавы" [Электронный ресурс]. Многофункциональный сайт. URL: https://www.inventech.ru/ (дата обращения 15.01.2019).
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Компьютерная графика и обработка изображений электронно-вычислительными машинами являются наиболее важным аспектом использования ЭВМ во всех сферах человеческой деятельности. Разработка "подсистемы линейной сегментации", описание алгоритма и логики.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 23.06.2008Выбор методов обработки и сегментации изображений. Математические основы примененных фильтров. Гистограмма яркости изображения. Программная реализация комплексного метода обработки изображений. Тестирование разработанного программного обеспечения.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.01.2017Основные понятия о представлении изображения. Определение величины порога с помощью гистограммы яркостей. Глобальная, локальная, адаптивная пороговая обработка. Метод дискриминантного критерия. Исследования на искусственных и предметных изображениях.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 23.12.2012Обзор основных алгоритмов и методов распознавания лиц. Архитектура средств динамического отслеживания лиц в видеопоследовательности. Результаты тестирования на больших объемах видеоданных. Разработка алгоритмов и методов динамического отслеживания лиц.
дипломная работа [5,9 M], добавлен 20.07.2014Задачи цифровой обработки изображений. Методы пороговой сегментации. Создание программы представления рисунка в виде матрицы и применения к нему пороговой обработки. Разработка интерфейса программы загрузки и фильтрации изображения с выбранным порогом.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 12.11.2012Получение вейвлетов Габора из представления путем его поворота и растяжения для известного числа масштабов и ориентаций. Описание процедуры pullback. Детектор края, реализация алгоритма. Генерация представления изображения с помощью вейвлетов Габора.
курсовая работа [1021,4 K], добавлен 29.10.2017Понятие и способы дискретизации аналоговых сигналов. Ознакомление с примерами аналого-цифрового преобразование звука. Изучение способов кодирования цифровых изображений, видеоданных и текста. Рассмотрение теоремы Котельникова и теории информации.
презентация [1,2 M], добавлен 15.04.2014Исследование проблемы сравнения звуковых файлов и определение степени их схожести. Сравнение файлов с использованием метода нечеткого поиска, основанного на метрике (расстоянии) Левенштейна. Сравнение MIDI-файлов и реализация алгоритмов считывания.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 14.07.2012Слабые и сильные стороны российского сегмента мирового рынка мебели. Прогнозирование и оптимизация основных показателей деятельности компаний ООО "Ваш Быт", ООО "Столплит", ООО "Дятьково" с использованием возможностей табличного процессора Excel.
курсовая работа [992,8 K], добавлен 18.06.2011Общая характеристика склада как объекта хозяйственной деятельности. Создание диаграммы прецедентов и последовательности. Построение корпоративной диаграммы сотрудничества. Предназначение диаграммы классов и компонентов. Генерация программного кода C++.
курсовая работа [222,0 K], добавлен 23.06.2011Средства поддержки сегментации памяти. Сегментно-страничный механизм. Средства вызова подпрограмм и задач. Новая архитектура Pentium 4. Как работают современные процессоры. Конвейерная архитектура: плюсы и минусы, проблемы и решения.
реферат [221,0 K], добавлен 06.04.2003Описание ДСМ-метода автоматического порождения гипотез. Исследование результатов влияния компонентов ДСМ-метода на качество определения тональности текстов. Алгоритм поиска пересечений. N-кратный скользящий контроль. Программная реализация ДСМ-метода.
курсовая работа [727,0 K], добавлен 12.01.2014Изучение и программная реализация в среде Matlab методов обработки, анализа, фильтрации, сегментации и улучшения качества рентгеновских медицинских изображений. Цифровые рентгенографические системы. Разработка статически обоснованных алгоритмов.
курсовая работа [4,7 M], добавлен 20.01.2016Исследование понятия рекурсии в программировании. Описание метода, который позволяет разбить задачу на части все меньшего и меньшего размера. Изучение схемы работы рекурсивной процедуры. Способы изображения древовидных структур. Избавление от рекурсии.
презентация [486,1 K], добавлен 22.10.2013Сущность и особенности выполнения метода динамического программирования. Решение математической задачи, принцип оптимальности по затратам, ручной счёт и листинг программы. Применение метода ветвей и границ, его основные преимущества и недостатки.
курсовая работа [38,9 K], добавлен 15.11.2009Представление видеоданных и способы сжатия видео. Применение двухмерного пространственного фильтра для сглаживания острых углов в предсказываемом блоке. Организация поиска по видеоданным. Непрерывное подмножество фреймов и ассоциативная карта сегментов.
презентация [116,9 K], добавлен 11.10.2013Анализ существующих алгоритмов фильтрации и сегментации изображений. Разработка алгоритмов обработки видеопотока на основе выделенных быстрых методов. Реализация принимающей части цепочки сервер-клиент, получающую видеопоток с мобильного устройства.
дипломная работа [337,5 K], добавлен 24.01.2016Принципы сегментации памяти. Классификация регистров по назначению и способу использования. "Перевернутое" представление данных в центральном процессоре. Адресация ввода/вывода информации. Программное, внутреннее и аппаратное прерывание выполнения команд.
презентация [107,4 K], добавлен 27.08.2013Основы программирования с использованием библиотеки OpenGL. Приложение для построения динамического изображения модели объекта "Батискаф": разработка процедуры визуализации трехмерной схемы, интерфейса пользователя и подсистемы управления событиями.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 26.06.2011Современные системы текстурного анализа изображений. Примеры текстурной сегментации одноканальных изображений. Использование признаков, полученных на основе гистограммы яркостей второго порядка, для классификации спектрозональных аэрофотоснимков.
реферат [573,5 K], добавлен 15.01.2017
