DEVELOPMENT OF METHODS FOR DETERMINING THE CONTOURS OF OBJECTS FOR A COMPLEX STRUCTURED COLOR IMAGE BASED ON THE ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM

A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out. A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method. A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5–13 %

DEVELOPMENT OF METHODS FOR DETERMINING THE CONTOURS OF OBJECTS FOR A COMPLEX STRUCTURED COLOR IMAGE BASED ON THE ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM

A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out.A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method.A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5–13 %

Сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі методом штучної бджолиної колонії

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averageУстановлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7 % до 33 %Установлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7% до 33%Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі. Сформульовано математична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що результатом сегментування зображень бортових систем дистанційного зондування Землі є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень використання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки ітераційного процесу за критерієм мінімуму цільової функції та визначення оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскравості сегментів сегментованого зображення. Сформульовано оптимізаційна задача сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, яка полягає в мінімізації цільової функції при певних припущеннях та обмеженнях.Наведені результати експериментального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптико-електронного зображення. Експериментальні дослідження сегментування оптико-електронного зображення підтвердили працездатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об’єкти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеродромні споруди тощо.Проведена вызуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування методу штучної бджолиної колонії дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33

Сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі методом штучної бджолиної колонії

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averageУстановлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7 % до 33 %Установлено, что известные методы сегментации изображений не могут быть напрямую применены к сегментации оптико-электронных изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли. Сформулирована математическая задача сегментации таких изображений. Установлено, что результатом сегментации изображений бортовых систем дистанционного зондирования Земли является разделение изображения на искусственные объекты (объекты интереса) и природные объекты (фон). Предложено для сегментации изображений использование метода искусственной пчелиной колонии. Изложена сущность метода, который предусматривает определение положений агентов, их миграцию, условий остановки итерационного процесса по критерию минимума целевой функции и определения оптимального значения порогового уровня. Введена целевая функция, имеющая физический смысл суммы дисперсии яркости сегментов сегментированного изображения. Сформулирована оптимизационная задача сегментации изображения бортовой системы оптико-электронного наблюдения, которая заключается в минимизации целевой функции при определенных допущениях и ограничениях.Приведены результаты экспериментального исследования применения метода искусственной пчелиной колонии к сегментированию оптико-электронного изображения. Экспериментальные исследования сегментации оптико-электронного изображения подтвердили работоспособность метода искусственной пчелиной колонии. На сегментированном изображении определены возможные объекты интереса, а именно: емкости с нефтью или топливом для самолетов, самолеты, аэродромные сооружения и тому подобное.Проведена визуальна оценка качества сегментации. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение метода искусственной пчелиной колонии позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки сегментации первого и второго рода снижены в среднем на величину от 7% до 33%Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегментування оптико-електронних зображень бортових систем дистанційного зондування Землі. Сформульовано математична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що результатом сегментування зображень бортових систем дистанційного зондування Землі є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень використання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки ітераційного процесу за критерієм мінімуму цільової функції та визначення оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскравості сегментів сегментованого зображення. Сформульовано оптимізаційна задача сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, яка полягає в мінімізації цільової функції при певних припущеннях та обмеженнях.Наведені результати експериментального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптико-електронного зображення. Експериментальні дослідження сегментування оптико-електронного зображення підтвердили працездатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об’єкти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеродромні споруди тощо.Проведена вызуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування методу штучної бджолиної колонії дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33

Multi-level community interventions for primary stroke prevention: A conceptual approach by the World Stroke Organization

The increasing burden of stroke and dementia emphasizes the need for new, well-tolerated and cost-effective primary prevention strategies that can reduce the risks of stroke and dementia worldwide, and specifically in low- and middle-income countries (LMICs). This paper outlines conceptual frameworks of three primary stroke prevention strategies: (a) the “polypill” strategy; (b) a “population-wide” strategy; and (c) a “motivational population-wide” strategy. (a) A polypill containing generic low-dose ingredients of blood pressure and lipid-lowering medications (e.g. candesartan 16 mg, amlodipine 2.5 mg, and rosuvastatin 10 mg) seems a safe and cost-effective approach for primary prevention of stroke and dementia. (b) A population-wide strategy reducing cardiovascular risk factors in the whole population, regardless of the level of risk is the most effective primary prevention strategy. A motivational population-wide strategy for the modification of health behaviors (e.g. smoking, diet, physical activity) should be based on the principles of cognitive behavioral therapy. Mobile technologies, such as smartphones, offer an ideal interface for behavioral interventions (e.g. Stroke Riskometer app) even in LMICs. (c) Community health workers can improve the maintenance of lifestyle changes as well as the adherence to medication, especially in resource poor areas. An adequate training of community health workers is a key point

Construction of Methods for Determining the Contours of Objects on Tonal Aerospace Images Based on the Ant Algorithms

A method has been proposed for determining contours of objects on tonal aerospace images based on ant algorithms. The method, in contrast to those already known, takes into consideration patterns in the image formation; the ant algorithm is used for determining the contours. Determining an object's contours in the image has been reduced to calculating the fitness function, the totality of agents' motion areas, and the pheromone concentration along agents' motion routes.We have processed a tonal image for determining the contours of objects using a method based on the ant algorithm. In order to reduce the number of "junk" objects, the main principles and stages of the method for multi-scale processing of aerospace images based on the ant algorithm have been outlined. Determining the contours on images with a different value of the scale factor is carried out applying a method based on the ant algorithm. In addition, we rescale images with a different scale factor value to the original size and calculate the image filter. The resulting image is a pixelwise product of the original image and the image filter.The multiscale processing of tonal aerospace images with different scale values has been performed using methods based on the ant algorithms. It was established that application of a multi-scale processing reduces the number of "junk" objects. At the same time, due to multi-scale processing, not the objects' contours are determined but the objects in full.We estimated errors of first and second kind in determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms. It was established that using the constructed methods has made it possible to reduce the first and second kind errors in determining the contours on tonal aerospace images by the magnitude of 18–22 % on averag

Segmentation of Optical-electronic Images From On-board Systems of Remote Sensing of the Earth by the Artificial Bee Colony Method

It was established that it is not possible to apply the known methods of image segmentation directly to segmentation of optical-electronic images of on-board systems of remote sensing of the Earth. We have stated the mathematical problem on segmentation of such images. It was established that the result of segmentation of images of on-board systems of remote sensing of the Earth is separation of an image into artificial objects (objects of interest) and natural objects (a background). It has been proposed to use the artificial bee colony method for segmentation of images. We described the essence of the method, which provides for determination of agents positions, their migration, conditions for stopping of an iteration process by the criterion of a minimum of a fitness function and determination of the optimal value of a threshold level. The fitness function was introduced, which has the physical meaning of a sum of variance brightness of segments of a segmented image. We formulated the optimization problem of image segmentation of an on-board optical-electronic observation system. It consists in minimization of a fitness function under certain assumptions and constraints.The paper presents results from an experimental study on application of the artificial bee colony method to segmentation of an optical-electronic image. Experimental studies on segmentation of an optical-electronic image confirmed the efficiency of the artificial bee colony method. We identified possible objects of interest on the segmented image, such as tanks with oil or fuel for aircraft, airplanes, airfield facilities, etc.The visual assessment of the quality of segmentation was performed. We calculated errors of the first type and the second type. It was established that application of the artificial bee colony method would improve the quality of processing of optical-electronic images. We observed a decrease of segmentation errors of the first type and the second type by the magnitude from 7 % to 33 % on averag