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 %

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13 

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13