Usage convolution operators in edge detection tasks

В роботі розглянуті типові алгоритми для виділення границь обєктів на зображенні та досліджені особливості застосування операторів згортки в алгоритмі Кенні. В результаті експериментально встановлено, що застосування оператору Собеля є оптимальним. В якості альтернативних операторів згортки були також розглянуті оператор Робертса та Превітта. В результаті наведено рекомендації щодо реалізації алгоритму Кенні.В работе рассмотрены типичные алгоритмы для выделения границ объектов на изображении и исследованы особенности применения операторов свертки в алгоритме Кенни. Экспериментально установлено, что применение оператора Собеля является оптимальным. В качестве альтернативных операторов свертки были также рассмотрены операторы Робертса и Превитта. В результатах приведены рекомендации по реализации алгоритма Кенни.Despite the Canny algorithm prevalence little attention was paid to the choice of optimal convolution matrix until now. The paper described typical edge detection algorithms, reviewed kernels which used in Canny algorithm. Experiments conducted on test sample which consists of 13,225 random images. The paper shows that Sobel's operator is the best choice for the Canny algorithm in common case. Prewitt's operator and Robert's operator are good in specific cases but in common case they show poor results. This operators can be used as alternative in Canny algorithm. Comparative analysis made for all operators. The result of this analysis is list of kernels advantages and disadvantages. It showed in details how to calculate gradient using Sobel operator and applying Gauss filter before run Canny algorithm. The paper proves that usage Sobel's operator is optimal choice to Canny algorithm

Usage convolution operators in edge detection tasks

В роботі розглянуті типові алгоритми для виділення границь обєктів на зображенні та досліджені особливості застосування операторів згортки в алгоритмі Кенні. В результаті експериментально встановлено, що застосування оператору Собеля є оптимальним. В якості альтернативних операторів згортки були також розглянуті оператор Робертса та Превітта. В результаті наведено рекомендації щодо реалізації алгоритму Кенні.В работе рассмотрены типичные алгоритмы для выделения границ объектов на изображении и исследованы особенности применения операторов свертки в алгоритме Кенни. Экспериментально установлено, что применение оператора Собеля является оптимальным. В качестве альтернативных операторов свертки были также рассмотрены операторы Робертса и Превитта. В результатах приведены рекомендации по реализации алгоритма Кенни.Despite the Canny algorithm prevalence little attention was paid to the choice of optimal convolution matrix until now. The paper described typical edge detection algorithms, reviewed kernels which used in Canny algorithm. Experiments conducted on test sample which consists of 13,225 random images. The paper shows that Sobel's operator is the best choice for the Canny algorithm in common case. Prewitt's operator and Robert's operator are good in specific cases but in common case they show poor results. This operators can be used as alternative in Canny algorithm. Comparative analysis made for all operators. The result of this analysis is list of kernels advantages and disadvantages. It showed in details how to calculate gradient using Sobel operator and applying Gauss filter before run Canny algorithm. The paper proves that usage Sobel's operator is optimal choice to Canny algorithm

Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних ситем керування технологічними процесами

Мета роботи – розроблення методологічних та теоретичних засад створення адаптивних систем керування складним технологічним процесом. Об’єкт дослідження – слабо формалізований технологічний процес. Предмет дослідження – моделювання, оцінка функціональної ефективності, алгоритми оптимізації та адаптації СППР, що самонавчається. Даний звіт є заключним. На основі аналізу технологічного процесу вирощування сцинтиляційних монокристалів розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення АСК на базі інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі кластер-аналізу. Розроблено математичні моделі, інформаційно-екстремальні алгоритми навчання СППР, що функціонує в режимі кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Запропоновано структурну схему інтелектуальної системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів за методом Чохральського. Для підвищення функціональної ефективності АСК розроблено і програмно реалізовано алгоритми прогностичного класифікаційного керування. Розглянуто приклади застосування інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології для аналізу і синтезу комп’ютеризованих систем в навчальному процесі і для діагностування в медицині. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2721