Preview

Вестник СибГУТИ

Расширенный поиск

Методы обнаружения и выделения областей на текстурных изображениях

Полный текст:

Аннотация

В статье речь идет о методах анализа текстурных изображений. Рассматриваются микрофотографии растительного сырья, полученные просвечивающей электронной микроскопией. Работа выполнена для Института химии твердого тела и механохимии СО РАН. Основной целью исследований является разработка и реализация алгоритмов, позволяющих обнаруживать и выделять на изображении области, представляющих интерес для специалистов-химиков. Например, области, в которых происходит разупорядочение исходной структуры материала после применения различных механохимических методов обработки. Для решения поставленной задачи используются текстурные признаки, кластеризация, R/S-анализ, ортогональные преобразования, вейвлет-анализ. Большое внимание было уделено разработке программных инструментов, позволяющих осуществлять выбор признаков, описывающих текстурные различия, чтобы сегментировать текстурные области на подобласти. То есть исследуется вопрос о применимости наборов текстурных признаков и других параметров для анализа экспериментальных данных с целью выявить на микрофотографиях характерные участки, которые в будущем можно будет увязать с пористостью, химической реактивностью и т.д.

Об авторах

Г. Б. Абдикеримова
Евразийский национальный университет им. Л. Н. Гумилева
Казахстан

Абдикеримова Гульзира Бахытбековна, ст. преподаватель

010000, Нурсултан, ул. Сатбаева, 2



А. Л. Бычков
Институт химии твердого тела и механохимии СО РАН
Россия

Бычков Алексей Леонидович, к.х.н., с.н.с.

630128,  Новосибирск, ул. Кутателадзе, 18



Вей Синьюй
Хэйлунцзянский университет
Китай

Вей Синьюй, аспирант

150000, Харбин, ул. Сюефу 74



Ф. А. Мурзин
Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН
Россия

Мурзин Федор Александрович, к.ф.-м.н., зам. директора по научной работе

630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева 6



Н. Е. Русских
Институт систем информатики им. А. П. Ершова
Россия

Русских Николай Евгеньевич, аспирант

630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6



Е. И. Рябчикова
Институт молекулярной биологии и фундаментальной медицины СО РАН
Россия

Рябчикова Елена Ивановна, д.б.н.,  профессор, руководитель группы микроскопических исследований

630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 8



С. С. Хайрулин
Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН
Россия

Хайрулин Сергей Сергеевич, м.н.с.

630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6



Список литературы

1. Андреев Г. А., Базарский О. В., Глауберман А. С., Колесников А. И., Коржик Ю. В., Хлявич Я. Л. Анализ и синтез случайных пространственных текстур // Зарубежная радиоэлектроника. 1984. № 2. С. 3–33.

2. Харалик Р. М. Статистический и структурный подходы к описанию текстур // ТИИЭР. 1979. Т. 67, № 5. С. 98–119.

3. Потапов А. А. Новые информационные технологии на основе вероятностных текстурных и фрактальных признаков в радиолокационном обнаружении малоконтрастных целей // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48, № 9. С. 1101–1119.

4. Колодникова Н. В. Обзор текстурных признаков для задач распознавания образов // Доклады ТУСУРа. Автоматизированные системы обработки информации, управления и проектирования. 2004. С. 117–118.

5. Sidorova V. S. Hierarchical Cluster Algorithm for Remote Sensing Data of Earth // Pattern Recognition and Image Analysis. 2012. V. 22, № 2. P. 373–379.

6. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. 192 с.

7. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. М.: Мир, 2000. 90 с.

8. Карманов А. П. Лигнин. Структурная организация и самоорганизация // Тезисы докладов III Всероссийской конференции «Химия древесины и органический синтез». Институт химии Коми научного центра Уральского отделения РАН, Сыктывкар, 1999. С. 66–67.

9. Карманов А. П., Матвеев Д. В. Проблемы химии древесины и лесохимии // Институт химии Коми научного центра Уральского отделения РАН, Сыктывкар. 2001. С. 50–52.

10. Rani R. Performance analysis of different orthogonal transform for image processing application // Inter. J. of Applied Research. 2015. V. 1, № 12. P. 844–847.

11. Shahdoosti H. R., Mirzapour F. Spectral-spatial feature extraction using orthogonal linear discriminant analysis for classification of hyperspectral data // European J. of Remote Sensing. 2017. V. 50, № 1. P. 111–124.

12. Воробьев В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. Санкт-Петербург: Изд.-во Военного университета связи, 1999. 92 с.


Рецензия

Для цитирования:


Абдикеримова Г.Б., Бычков А.Л., Синьюй В., Мурзин Ф.А., Русских Н.Е., Рябчикова Е.И., Хайрулин С.С. Методы обнаружения и выделения областей на текстурных изображениях. Вестник СибГУТИ. 2019;(3):5-13.

For citation:


Abdikerimova G.B., Bychkov A.L., Xinyu W., Murzin F.A., Russkikh N.E., Ryabchikova E.I., Khayrulin S.S. Methods for detecting and highlighting areas in textural images. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Informatics. 2019;(3):5-13. (In Russ.)

Просмотров: 9


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-6920 (Print)