Research of the method of calculating the area of a binary image

• Autorzy: Spirin Anatolii , Borysiuk Dmytro , Tsurkan Oleh , Tverdokhlib Ihor , Trukhanska Olena , Veselovskaya Natalia

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.10.24

Warianty tytułu

PL

Badanie metody obliczania pola obrazu binarnego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Modern progressive information technologies are approaching one of the most important scientific and technical problems in terms of their capabilities - the creation of image processing and recognition tools. During the analysis of image information recognition methods, it was established that in reality not all information contained in the input stream of video data is essential (useful for decision-making), and that the selection and presentation of this essential information in an appropriate (depending on the task) form is central a problem for the area under consideration. A method for determining the area and orientation angle of a binary image with an irregular contour and its formalization are presented in the article. To implement methods for determining the area and orientation angle of binary images, a structure of optoelectronic homogeneous computing environments that perform the same type of operations simultaneously has been developed, which increases the productivity of the methods and allows to increase the speed of the calculation process. An experimental study and computer simulation of the method of determining the area of a flat figure, which is based on the principle of dividing the image into discrete sectors, was carried out.

PL

Nowoczesne postępowe technologie informacyjne zbliżają się do jednego z najważniejszych pod względem swoich możliwości problemów naukowo-technicznych – stworzenia narzędzi przetwarzania i rozpoznawania obrazów. W trakcie analizy metod rozpoznawania informacji obrazowych ustalono, że w rzeczywistości nie wszystkie informacje zawarte w wejściowym strumieniu danych wizyjnych są istotne (przydatne do podejmowania decyzji) oraz że selekcja i prezentacja tych istotnych informacji w odpowiedniej ( w zależności od zadania) jest centralnym problemem dla rozważanego obszaru. W artykule przedstawiono metodę wyznaczania pola powierzchni i kąta orientacji obrazu binarnego o nieregularnym konturze oraz jego formalizacji. W celu implementacji metod wyznaczania pola powierzchni i kąta orientacji obrazów binarnych opracowano strukturę optoelektronicznych jednorodnych środowisk obliczeniowych realizujących jednocześnie ten sam typ operacji, co zwiększa produktywność metod i pozwala na zwiększenie szybkości procesu obliczeniowego . Przeprowadzono badania eksperymentalne i symulację komputerową metody wyznaczania pola powierzchni figury płaskiej, która opiera się na zasadzie podziału obrazu na dyskretne sektory.

Słowa kluczowe

EN

information technology; image information recognition; area; orientation angle; binary image; discrete angle; calculation error

PL

technologia informacyjna; rozpoznawanie informacji obrazowych; powierzchnia; kąt orientacji; obraz binarny; kąt dyskretny; błąd obliczeń

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 10
• Strony: 125--128
• Opis fizyczny: Bibliogr.18 poz., rys.

Twórcy

autor

Spirin Anatolii

• Separated structural unit «Ladyzhyn Professional College of Vinnytsia National Agrarian University» 24321, 5 Kravchik Petro St., Ladyzhyn, Vinnytsia Region, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-4642-6205

autor

Borysiuk Dmytro

• Faculty of Mechanical Engineering and Transport, Vinnytsia National Technical University 21021, 95 Khmel'nyts'ke Highway, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-8572-6959

autor

Tsurkan Oleh

• Separated structural unit «Ladyzhyn Professional College of Vinnytsia National Agrarian University» 24321, 5 Kravchik Petro St., Ladyzhyn, Vinnytsia Region, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-7218-0026

autor

Tverdokhlib Ihor

• Faculty of Engineering and Technology, Vinnytsia National Agrarian University 21008, 3 Sonyachna str., Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0003-1350-3232

autor

Trukhanska Olena

• Faculty of Engineering and Technology, Vinnytsia National Agrarian University 21008, 3 Sonyachna str., Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-8481-8878

autor

Veselovskaya Natalia

• Faculty of Engineering and Technology, Vinnytsia National Agrarian University 21008, 3 Sonyachna str., Vinnytsia, Ukrain

• https://orcid.org/0000-0001-9399-6721

Bibliografia

• [1]. Abakumov V. G., Antoshchuk S. G., Krylov V. N. Recognition of visual information in automated systems, Electronics and communication, (2003), nr. 19, 46-48.
• [2]. Abakumov V. G., Krylov V. N., Antoshchuk S. G. Automated recognition in the processing of biomedical images, Electronics and communication, (2002), nr. 15, 124-127.
• [3]. Gruzman I. S., Nikitin V. G. Object recognition algorithms resistant to geometric distortions: shift, scale, rotation, Avtometriya, (2004), vol. 40, nr. 3, 46-53.
• [4]. Ioffe B. A. Electromagnetic identification and orientation of parts, Moscow: Knowledge, 1976. 64 p.
• [5]. Nussbaumer G. Fast Fourier transforms and algorithms for calculating convolutions, Moscow: Radio and communication, 1984. 310 p.
• [6]. Kovalevsky V. A. Optimal decision methods in image recognition, Moscow: The science, 1976. 328 p.
• [7]. Kozhemyako V. P., Klimkina D. I. Problems of formation and representation of the optimal system and sign in the eye-processor recognition of the image, Collection of abstracts of the third international. sci.-techn. conf. «Photonika-ODS – 2005» (Vinnytsia, Ukraine), (2005), 96-97.
• [8]. Neto U. B., Dougherty E. R. Error Estimation for Pattern Recognition, NY: Wiley, 2015. 321 p.
• [9]. Jovanov I., Pajic M. Sporadic data integrity for secure state estimation, Proc. IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (Melbourne, Australia), (2017), 163-169. DOI: 10.1109/cdc.2017.8263660
• [10]. Singh S., Sinha M. Pattern recognition based on specific weights, International Journal of Applied Pattern Recognition, (2018), vol. 5, 1–10. DOI:10.1504/ijapr.2018.090518
• [11]. Aly A. A., Deris S. B., Zaki N. Research review for digital image segmentation techniques, International Journal of Computer Science & Information Technology, (2011), vol. 3, nr. 5, 99-105. DOI: 10.5121/ijcsit.2011.3509
• [12]. Ke R., Li Z., Tang J., Pan Z., Wang Y. Real-time traffic flow parameter estimation from UAV video based on ensemble classifier and optical flow, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, (2018), vol. 20, 54-64. DOI: 10.1109/tits.2018.2797697
• [13]. Felzenszwalb P. F., Huttenlocher D. P. Efficient graph-based image segmentation, International Journal of Computer Vision, (2004), vol. 59, Issue 2, 167-181. DOI: 10.1023/B:VISI.0000022288.19776.77
• [14]. Mutanga O, Adam E., Cho M. A. High density biomass estimation for wetland vegetation using WorldView-2 imagery and random forest regression algorithm, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, (2012), vol. 18, P. 399-406. DOI: 10.1016/j.jag.2012.03.012.
• [15]. Kozhemyako V. P., Kormanovsky S. I., Bilan S. M., Bilan S. S., Koval D. M. The method of determining the orientation angle of a plane figure, Ukraine, Patent UA 73839 А, 2003. (in Ukrainian)
• [16]. Kormanovsky S., Kozhemyako V., Belan S. Recoverable compression algorithm for an arbitrarily closed figure, International Conference on Optoelectronic Information Technologies «PHOTONICA-ODS 2000» (Vinnytsia, Ukraine), (2000), 35-36.
• [17]. Kormanovsky S. I., Veselovska N. R., Spirin A. V. Optical-electronic processing and recognition of image information, Vinnytsia: VNAU, 2013. 168 p.
• [18]. Kormanovsky S.I., Klimkina D.I. Optoelectronic medium for determining the volume of a figure of rotation and the area of its lateral surface, Collection of abstracts of the third international. sci.-techn. conf. «Photonika-ODS – 2005» (Vinnytsia, Ukraine), (2005), 97-98.