Standard

Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. / Макаренко, Н.Г.; Уртьев, Ф.А.; Князева, И.С.; Малкова, Д.Б.; Пак, И.Т.; Каримова, Л.М.

In: СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, Vol. 12, No. 1, 2015, p. 131-144.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Harvard

Макаренко, НГ, Уртьев, ФА, Князева, ИС, Малкова, ДБ, Пак, ИТ & Каримова, ЛМ 2015, 'Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии', СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, vol. 12, no. 1, pp. 131-144. <http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=1371>

APA

Макаренко, Н. Г., Уртьев, Ф. А., Князева, И. С., Малкова, Д. Б., Пак, И. Т., & Каримова, Л. М. (2015). Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 12(1), 131-144. http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=1371

Vancouver

Макаренко НГ, Уртьев ФА, Князева ИС, Малкова ДБ, Пак ИТ, Каримова ЛМ. Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА. 2015;12(1):131-144.

Author

Макаренко, Н.Г. ; Уртьев, Ф.А. ; Князева, И.С. ; Малкова, Д.Б. ; Пак, И.Т. ; Каримова, Л.М. / Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. In: СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА. 2015 ; Vol. 12, No. 1. pp. 131-144.

BibTeX

@article{d587695ab67a4545917aed878f68acd4,
title = "Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии",
abstract = "В работе обсуждается распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. Основная идея заключается в использовании логики признаков, основанной на топологической фильтрации. Упорядоченные по фотометрической мере – уровню серого – пиксели изображения сканируются по высоте. Каждый локальный минимум порождает компоненту связности. Она исчезает, если в ее локальной окрестности появляется близкий по величине максимум. При увеличении уровня кластеры, порожденные первичными компонентами, сливаются. Процесс заканчивается, когда получается один глобальный кластер. Число компонент связности измеряется топологическим инвариантом – числом Бетти-нуль. Продолжительность жизни компоненты, или ее персистентность, измеряется разностью двух уровней. Первый маркирует ее появление, второй – слияние с соседним кластером. Слияние отдельных компонент сопровождается появлением «дыр» внутри комплекса кластеров. Их количество измеряется числом Бетти-1, а персистентность – разностью уровней исчезновен",
keywords = "сегментация изображений, топологическая фильтрация, комплекс Чеха, персистентные числа Бетти, распознавание образов,Image Segmentation, topological filtration, the Cech complex, persistent Betti numbers, pattern recognition",
author = "Н.Г. Макаренко and Ф.А. Уртьев and И.С. Князева and Д.Б. Малкова and И.Т. Пак and Л.М. Каримова",
year = "2015",
language = "русский",
volume = "12",
pages = "131--144",
journal = "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА",
issn = "2070-7401",
publisher = "Институт космических исследований Российской академии наук",
number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии

AU - Макаренко, Н.Г.

AU - Уртьев, Ф.А.

AU - Князева, И.С.

AU - Малкова, Д.Б.

AU - Пак, И.Т.

AU - Каримова, Л.М.

PY - 2015

Y1 - 2015

N2 - В работе обсуждается распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. Основная идея заключается в использовании логики признаков, основанной на топологической фильтрации. Упорядоченные по фотометрической мере – уровню серого – пиксели изображения сканируются по высоте. Каждый локальный минимум порождает компоненту связности. Она исчезает, если в ее локальной окрестности появляется близкий по величине максимум. При увеличении уровня кластеры, порожденные первичными компонентами, сливаются. Процесс заканчивается, когда получается один глобальный кластер. Число компонент связности измеряется топологическим инвариантом – числом Бетти-нуль. Продолжительность жизни компоненты, или ее персистентность, измеряется разностью двух уровней. Первый маркирует ее появление, второй – слияние с соседним кластером. Слияние отдельных компонент сопровождается появлением «дыр» внутри комплекса кластеров. Их количество измеряется числом Бетти-1, а персистентность – разностью уровней исчезновен

AB - В работе обсуждается распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. Основная идея заключается в использовании логики признаков, основанной на топологической фильтрации. Упорядоченные по фотометрической мере – уровню серого – пиксели изображения сканируются по высоте. Каждый локальный минимум порождает компоненту связности. Она исчезает, если в ее локальной окрестности появляется близкий по величине максимум. При увеличении уровня кластеры, порожденные первичными компонентами, сливаются. Процесс заканчивается, когда получается один глобальный кластер. Число компонент связности измеряется топологическим инвариантом – числом Бетти-нуль. Продолжительность жизни компоненты, или ее персистентность, измеряется разностью двух уровней. Первый маркирует ее появление, второй – слияние с соседним кластером. Слияние отдельных компонент сопровождается появлением «дыр» внутри комплекса кластеров. Их количество измеряется числом Бетти-1, а персистентность – разностью уровней исчезновен

KW - сегментация изображений

KW - топологическая фильтрация

KW - комплекс Чеха

KW - персистентные числа Бетти

KW - распознавание образов,Image Segmentation

KW - topological filtration

KW - the Cech complex

KW - persistent Betti numbers

KW - pattern recognition

M3 - статья

VL - 12

SP - 131

EP - 144

JO - СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА

JF - СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА

SN - 2070-7401

IS - 1

ER -

ID: 5811264