Усовершенствованный метод вычисления связанного списка кортежей смежности уровней яркости для решения задачи текстурной сегментации изображений - Статья
Задача текстурной сегментации изображений. Новый метод вычисления списка кортежей. Сравнение времени выполнения программ, реализующих вычисление смежности уровней яркости стандартным и предложенным способами. Изучение текстурных свойств изображений.
При низкой оригинальности работы "Усовершенствованный метод вычисления связанного списка кортежей смежности уровней яркости для решения задачи текстурной сегментации изображений", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Усовершенствованный метод вычисления связанного списка кортежей смежности уровней яркости для решения задачи текстурной сегментации изображений В статье представлены новый метод вычисления списка кортежей, и проведено сравнение времени выполнения программ реализующих вычисление списка кортежей смежности уровней яркости стандартным и предложенным способами.Размер данной матрицы зависит от уровней квантования изображения при предобработке. В данной статье предлагается усовершенствование для процесса вычисления связанного списка кортежей смежности уровней яркости. GLCLL содержит в себе кортежи пар квантованных уровней яркости соседних пикселей изображения. Поскольку соседними пикселями можно считать пиксели по различным угловым направлениям и с различной дистанцией, то информация по данным вариантам вычисления статистики либо складывается (усредняется), формируя единый GLCLL, либо участвует в формировании нескольких различных GLCLL. Для сравнения времени вычисления GLCLL стандартным способом и предложенным была написана программа на языке c , которая для различных размеров региона интересов, различным количеством повторений, генерировала границы региона интереса изображения (далее ROI) для изображений из базы данных и вычисляла списки GLCL двумя способами.Предложенный метод ускоренного вычисления GLCLL увеличивает скорость подсчета от 3 до 5 раз для размера ROI от 50х50 до 125х125 пикселов при многократном подсчете связанных списков смежности градаций серого.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
