Модификация количественной оценки детекторов границ Прэтта-Яскорского
| Parent link: | Решетневские чтения: материалы XIX Международной научно-практической конференции, посвященной 55-летию Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева (10-14 ноября 2015, г. Красноярск) : в 2 ч./ Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнева (СибГАУ) ; под общ. ред. Ю. Ю. Логинова.— , 2015 Ч. 2.— 2015.— [С. 36-39] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | , |
| Summary: | Заглавие с экрана В результате исследования комплексного метода, предложенного в работе I. Boaventura и A. Gonzaga, были отмечены завышенные значения критерия Прэтта (Pratt's Figure of Merit) при малых отношениях с/ш (PSNR - Peak Signal-to-Noise Ratio). В связи с этим в работе представлены результаты количественной оценки детекторов границ с использованием классического критерия Прэтта, предложений по модификации Яскорского и необходимым обобщением и доработкой обоих подходов с точки зрения интеграции в среду программного комплекса стохастического моделирования «КИМ СП». Аппроксимация эталонных изображений произведена с использованием двумерного точечного потока восстановления, обладающего свойствами стационарности, отсутствием последствий, ординарности. Эффективность предлагаемой метрики приведена для трех алгоритмов оконтуривания (Marr-Hildreth, ISEF и Canny) при различных уровнях аддитивного нормального шума. Приведены оценки ошибок первого и второго рода. Результаты стохастического моделирования показывают эффективность предлагаемого подхода. As a result of the study the complex method is proposed in the paper of I. Boaventura and A. Gonzaga, the conservative values of Pratt Figure of Merit under low PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) are observed. In this regard, the paper presents the results of the quantitative estimate of the edge detection using classical Pratt criteria, proposals by Yaskorski modification and necessary generalization and follow-up revision of both approaches in terms of integration into the framework of the stochastic modeling bundled software “CS sF”. Approximation of the reference images has been performed using the two-dimensional Markoff-Renewal-Process with the properties of stationary state, with no consequences and of ordinariness. The efficiency of the proposed metrics is given to three edging algorithms (Marr-Hildreth, ISEF and Canny) under various levels of the additive normal no ise. There the estimations of the type 1 and 2 errors are presented. Results of the stochastic computer simulation show the effectiveness of the proposed approach. |
| Published: |
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://reshetnev.sibsau.ru/page/materialy-konferentsii |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=645320 |
| Summary: | Заглавие с экрана В результате исследования комплексного метода, предложенного в работе I. Boaventura и A. Gonzaga, были отмечены завышенные значения критерия Прэтта (Pratt's Figure of Merit) при малых отношениях с/ш (PSNR - Peak Signal-to-Noise Ratio). В связи с этим в работе представлены результаты количественной оценки детекторов границ с использованием классического критерия Прэтта, предложений по модификации Яскорского и необходимым обобщением и доработкой обоих подходов с точки зрения интеграции в среду программного комплекса стохастического моделирования «КИМ СП». Аппроксимация эталонных изображений произведена с использованием двумерного точечного потока восстановления, обладающего свойствами стационарности, отсутствием последствий, ординарности. Эффективность предлагаемой метрики приведена для трех алгоритмов оконтуривания (Marr-Hildreth, ISEF и Canny) при различных уровнях аддитивного нормального шума. Приведены оценки ошибок первого и второго рода. Результаты стохастического моделирования показывают эффективность предлагаемого подхода. As a result of the study the complex method is proposed in the paper of I. Boaventura and A. Gonzaga, the conservative values of Pratt Figure of Merit under low PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) are observed. In this regard, the paper presents the results of the quantitative estimate of the edge detection using classical Pratt criteria, proposals by Yaskorski modification and necessary generalization and follow-up revision of both approaches in terms of integration into the framework of the stochastic modeling bundled software “CS sF”. Approximation of the reference images has been performed using the two-dimensional Markoff-Renewal-Process with the properties of stationary state, with no consequences and of ordinariness. The efficiency of the proposed metrics is given to three edging algorithms (Marr-Hildreth, ISEF and Canny) under various levels of the additive normal no ise. There the estimations of the type 1 and 2 errors are presented. Results of the stochastic computer simulation show the effectiveness of the proposed approach. |
|---|