Аннотация
Для решения задач сравнения и классификации цифровых изображений
в настоящее время часто используются методы фрактального и
мультифрактального анализа. В данной работе мы представляем
результаты применения таких методов к изображениям, полученным
с помощью метода чувствительной кристаллизации. Указанный метод
был предложен для изучения препаратов крови, но в настоящее время
наблюдается все возрастающий интерес к нему при исследовании
медицинских препаратов, анализе качества продуктов питания,
изучении свойств почвы. Рассмотренные методы анализа изображений
показывают достаточную перспективность
как для простого сравнения изображений из разных классов, так и
для получения классификационных признаков групп изображений.
в настоящее время часто используются методы фрактального и
мультифрактального анализа. В данной работе мы представляем
результаты применения таких методов к изображениям, полученным
с помощью метода чувствительной кристаллизации. Указанный метод
был предложен для изучения препаратов крови, но в настоящее время
наблюдается все возрастающий интерес к нему при исследовании
медицинских препаратов, анализе качества продуктов питания,
изучении свойств почвы. Рассмотренные методы анализа изображений
показывают достаточную перспективность
как для простого сравнения изображений из разных классов, так и
для получения классификационных признаков групп изображений.
Язык оригинала | русский |
---|---|
Страницы (с-по) | 109-125 |
Число страниц | 17 |
Журнал | ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ |
Том | 1 |
Состояние | Опубликовано - 30 мар 2018 |
Предметные области Scopus
- Компьютерные науки (все)
- Математика (все)
Ключевые слова
- фрактальные методы
- анализ изображений
- классификационные признаки
- биомедицинские препараты