Модификация количественной оценки детекторов границ Прэтта-Яскорского; Решетневские чтения; Ч. 2

Bibliographic Details
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: Дубинин Д. В. Дмитрий Владимирович
Corporate Author: Томский политехнический университет Институт кибернетики, ИК
Other Authors: Кочегуров А. И. Александр Иванович, Лаевский В. Е. Виктор Евгеньевич
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.
Language:Russian
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

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 645320
005 20260825153224.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\10404 
035 |a RU\TPU\network\1876 
090 |a 645320 
100 |a 20151216d2015 k y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Модификация количественной оценки детекторов границ Прэтта-Яскорского  |f Д. В. Дубинин, А. И. Кочегуров, В. Е. Лаевский 
203 |a Текст  |c электронный 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a [Библиогр.: с. 39 (6 назв.)] 
330 |a 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. 
330 |a 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. 
461 |t Решетневские чтения  |o 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.  |f Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнева (СибГАУ) ; под общ. ред. Ю. Ю. Логинова  |d 2015 
463 |t Ч. 2  |v [С. 36-39]  |d 2015 
510 1 |a Modification Pratt figure of merit  |z eng 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a стохастическое моделирование 
610 1 |a эталонное изображение 
610 1 |a оконтуривание 
610 1 |a критерии качества 
610 1 |a эффективность 
610 1 |a оценки 
610 1 |a алгоритмы 
610 1 |a сравнение 
700 1 |a Дубинин  |b Д. В.  |g Дмитрий Владимирович 
701 1 |a Кочегуров  |b А. И.  |c специалист в области информатики и вычислительной техники  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук  |f 1954-  |g Александр Иванович  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25544  |9 11474 
701 1 |a Лаевский  |b В. Е.  |g Виктор Евгеньевич 
712 0 2 |a Томский политехнический университет  |b Институт кибернетики, ИК  |c 2010-2017  |9 27025 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20141010 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20180306  |g RCR 
850 |a 63413507 
856 4 |u https://reshetnev.sibsau.ru/page/materialy-konferentsii 
942 |c CF