Browsing by Author "Цветков, В. Ю."
Now showing items 1-10 of 10
-
Алгоритм фазовой коррекции кадров Фурье-видеоспектрометра
Костусев, А. В.; Горбуков, А. Д.; Галкин, А. И.; Никуленко, П. М.; Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2017)Алгоритм фазовой коррекции кадров Фурье-видеоспектрометра / А. В. Костусев [и др.] // Наука – образованию, производству, экономике : материалы 15-й Международной научно-технической конференции. - Минск : БНТУ, 2017. - Т. 1. - С. 255.2018-02-06 -
Блочно-сегментный поиск локальных экстремумов изображений на основе анализа яркостей смежных пикселей и областей
Нгуен, А. Т.; Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2019)Целью работы является разработка алгоритма выделения локальных экстремумов изображений с низкой вычислительной сложностью и высокой точностью. Известные алгоритмы блочного поиска локальных экстремумов имеют низкую вычислительную сложность, но выделяют без ошибок только строгие максимумы и минимумы. Морфологический поиск дает точные результаты, выделяя экстремальные области, ...2020-01-09 -
Выделение прямых контурных линий на аэроизображениях с использованием евклидова форм-фактора
Шевчук, О. Г.; Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2018)Разработан алгоритм выделения прямых контурных линий на основе евклидова форм-фактора. Сущность алгоритма заключается в детектировании прямых контурных линий в результате сравнения с единицей значения евклидова форм-фактора, учитывающего сумму эвклидовых расстояний между смежными пикселами, образующими контурную линию, при расчете ее длины. Показано, что разработанный алгоритм ...2018-10-26 -
Двухшаговая скелетизация бинарных изображений на основе модели Занга-Суена и порождающей маски
Ма, Ц.; Цветков, В. Ю.; Конопелько, В. К. (БНТУ, 2021)Целью работы является предельное утоньшение и повышение устойчивости к контурному шуму скелетов бинарных объектов произвольной формы при сохранении высокой скорости скелетизации. Скелет представляет собой множество тонких линий, взаимное расположение, размеры и форма которых передает информацию о размере, форме и ориентации в пространстве соответствующей однородной области ...2021-04-21 -
Детектирование антропогенных объектов на кадрах видеопотока с борта БЛА на основе пространственных признаков
Шевчук, О. Г.; Крамков, Д. А.; Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2017)Шевчук, О. Г. Детектирование антропогенных объектов на кадрах видеопотока с борта БЛА на основе пространственных признаков / О. Г. Шевчук, Д. А. Крамков, В. Ю. Цветков // Наука – образованию, производству, экономике : материалы 15-й Международной научно-технической конференции. - Минск : БНТУ, 2017. - Т. 1. - С. 276.2018-02-08 -
Комбинированное кодирование битовых плоскостей изображений
Садик, Б. Д. С.; Цветков, В. Ю.; Бобов, М. Н. (БНТУ, 2019)Целью работы является снижение вычислительной сложности сжатия полутоновых изображений без потерь в пространственной области за счет комбинированного кодирования арифметического и длин серий бит битовых плоскостей. Известные эффективные кодеры сжатия раздельно кодируют битовые плоскости изображения или коэффициентов преобразования, что приводит к росту вычислительной сложности ...2020-01-09 -
Контурный анализ в текстурной сегментации изображений
Альзаки, Х. М.; Цветков, В. Ю.; Махмуд, М. Б.; Карбалаи, С. Х. (БНТУ, 2016)Контурный анализ в текстурной сегментации изображений / Х. М. Альзаки [и др.] // Наука – образованию, производству, экономике : материалы 14-й Международной научно-технической конференции. - Минск : БНТУ, 2016. - Т. 1. - С. 213.2017-02-01 -
Метод масочной нормализации линий по толщине
Шевчук, О. Г.; Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2016)Шевчук, О. Г. Метод масочной нормализации линий по толщине / О. Г. Шевчук, В. Ю. Цветков // Наука – образованию, производству, экономике : материалы 14-й Международной научно-технической конференции. - Минск : БНТУ, 2016. - Т. 1. - С. 230.2017-02-08 -
Обработка данных сканирующей зондовой микроскопии
Рабцевич, В. В.; Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2018)Рабцевич, В. В. Обработка данных сканирующей зондовой микроскопии / В. В. Рабцевич, В. Ю. Цветков // Наука – образованию, производству, экономике : материалы 16-й Международной научно-технической конференции. - Минск : БНТУ, 2018. - Т. 1. - С. 209.2019-02-15 -
Определение размера FIFO-стека для алгоритма выращивания областей изображения
Цветков, В. Ю. (БНТУ, 2019)Целью работы является вывод выражения, позволяющего определить размер FIFO-стека для хранения координат смежных пикселей в зависимости от размера изображения для алгоритма сегментации на основе выращивания областей. Рассматривается FIFO-стек, организованный по принципу кольцевого многоразрядного регистра сдвига. Сформулированы условия максимальной загрузки FIFO-стека, для которых ...2020-01-09