|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Сравнительный анализ алгоритмов построения скелетов бинарных изображенийдипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Местецкий Л.М.
- Автор: Мерцалов Александр Дмитриевич
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2018
- Аннотация: Выпускная работа посвящена сравнительному анализу двух алгоритмов скелетизации объектов в цифровых бинарных изображениях. Понятие скелета имеет строгое математическое определение для замкнутой области на евклидовой плоскости: это множество центров вписанных окружностей. Для практического использования этого понятия в анализе цифровых изображений применяется подход, состоящий в аппроксимации дискретных объектов изображения многоугольными фигурами, построении диаграмм Вороного этих фигур и выделении скелета как подграфа диаграммы Вороного. В работе поставлена и решена задача практического сравнения двух известных методов построения скелета, реализующих этот подход. Первый метод использует аппроксимирующие многоугольники, образованные граничными пикселями дискретного объекта. В этом случае диаграмма Вороного строится для множества этих граничных пикселей. Второй метод строит так называемый многоугольник минимального периметра, аппроксимирующий границу дискретного объекта. В этом случае строится обобщенная диаграмма Вороного для множества вершин и сторон этого многоугольника. Для обоих методов известны теоретические оценки сложности. Целью работы является практическое сравнение методов по реальным затратам времени, размерам описаний получаемых скелетов, а также по качеству этих скелетов. Для проведения сравнительного анализа были использованы готовые реализации обоих методов. Вклад студента в проведение исследования состоит в формулировании критериев для сравнения алгоритмов, формировании массива изображений для вычислительных экспериментов, создании программного обеспечения для проведения экспериментов, обработке результатов и получении итоговых оценок. Полученные результаты позволяют оценить на практике преимущества и недостатки рассмотренных алгоритмов и использовать эти оценки при разработке систем компьютерного зрения.
- Добавил в систему: Местецкий Леонид Моисеевич