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.
Аннотация к работе
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.