Wpływ usuwania nadsegmentacji na odporność procesu segmentacji obrazów na zmianę ich orientacji

• Autorzy: Bal A.

Warianty tytułu

EN

Influence of oversegmentation removing on robustness of image segmentation proces against image orientation change

• Konferencja: XV Międzynarodowa Szkoła Komputerowego Wspomagania Projektowania, Wytwarzania i Eksploatacji, Jurata, 09-13 maja 2011 r.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca dotyczy zagadnienia odporności procesu segmentacji, rozumianego jako segmentacja wraz z przetwarzaniem końcowym, na zmianę orientacji obrazów – tego typu cecha może mieć duże znaczenie w systemach kontroli jakości, w których wykorzystywane są komputerowe metody analizy obrazów. W pracy skupiono się na zagadnieniu wpływu implementacji procesu segmentacji na tak rozumianą odporność. Pokazano także wpływ etapu przetwarzania końcowego na odporność całego procesu segmentacji.

EN

This work deals with the problem of robustness of image segmentation process, understood as image segmentation with post-processing, against image orientation change. Such feature may be important for computer aided quality control systems using visual information. The paper focuses on the issue of the impact of implementation of the segmentation process on such type of robustness. The influence of post-processing stage on whole segmentation process also has been shown.

Słowa kluczowe

PL

nadsegmentacja; usuwanie nadsegmentacji; segmentacja obrazów; odporność

EN

oversegmentation; oversegmentation removing; image segmentation; robustness

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
• Czasopismo: Mechanik
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 84, nr 7(CD)
• Strony: 21--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys.

Twórcy

autor

Bal A.

• Politechnika Śląska, Instytut Automatyki

Bibliografia

• [1] Bal A.: Poprawa wiarygodności wyników analizy obrazów poprzez zastosowanie metod segmentacji odpornych na zmianę orientacji obrazu, Pomiary Automatyka Kontrola, Vol. 53, nr 9bis, 2007, s. 153-156.
• [2] Cheng H.D., Jiang X.H., Sun Y., Wang J.: Color image segmentation: advances and prospects, Pattern Recognition, Vol. 34, No. 12, 2001, pp. 2259-2281.
• [3] Funck J.W., Zhong Y., Butler D.A., Brunner C.C., Forrer J.B.: Image segmentation algorithms applied to wood defect detection, Computers and Electronics in Agriculture, 2003, Vol. 41(1-3), pp. 157-179.
• [4] Langton M., Jordansson E., Altskar A., Sorensen Ch., Hermansson A.M.: Microstructure and image analysis of mayonnaises, Food Hydrocolloids, Vol. 13, No. 2, 1999, pp. 113-125.
• [5] Lauschmann H., Kasl J., Materna A.: Comparative analysis of microstructure and fracture surfaces of blade roots, Materials Characterization, Vol. 60, No. 10, 8th STERMAT on Stereology and Image Analysis in Materials Science, October 2009, pp. 1175-1179.
• [6] Lee K.R., Choi S.H., Kim J., Lee H.W., Lee J.H.: Viable image analyzing method to characterize the microstructure and the properties of the Ni/YSZ cermet anode of SOFC, Journal of Power Sources, Vol. 140, No. 2, 2005, pp. 226-234.
• [7] Ngan H.Y.T., Pang G.K. H., Yung N.H.C.: Motif-based defect detection for patterned fabric, Pattern Recognition, Vol. 41, No. 6, 2008, pp. 1878-1894.
• [8] Ngan H.Y.T., Pang G.K.H., Yung N.H.C.: Automated Fabric Defect Detection – A Review, Image and Vision Computing, In Press, Accepted Manuscript.
• [9] Palus H.: Region growing technique for colour image segmentation, w materiałach konferencji Computer Methods and Systems, Kraków 2005, pp. 199-204.
• [10] Palus H.: Przetwarzanie końcowe w segmentacji obszarowej obrazów barwnych, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 84, No. 9, 2009, s. 96-99.
• [11] Skarbek W., Koschan A.: Colour image segmentation – a survey, Technical Report, Tech. Univ. of Berlin, październik 1994.
• [12] Varela P., Aguilera J.M., Fiszman S.: Quantification of fracture properties and microstructural features of roasted Marcona almonds by image analysis, LWT – Food Science and Technology, Vol. 41, No. 1, 2008, pp. 10-17.