Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2011

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytmy progowania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Algorytm progowania w zastosowaniach nieniszczących badań termograficznych

Napierała L., Szymanik B.

Prace Instytutu Elektrotechniki

2011

Z. 249

155-165

Aktywna termografia podczerwona jest techniką często stosowaną przy nieniszczącym testowaniu różnorakich struktur. Ze względu na wolumetryczny charakter podgrzewania mikrofalowego, proponujemy użycie mikrofal do indukowania różnic temperatur w badanych obiektach. Opracowany układ eksperymentalny jest prototypowym segmentem bazowym urządzenia do wykrywania niemetalicznych min lądowych. Niniejszy artykuł prezentuje rezultaty zastosowania algorytmów progowania do otrzymanych termogramów. Opracowana metoda pozwoliła na detekcję obiektów symulujących miny lądowe z obrazów prezentujących rozkład temperatur.

Infrared thermography, using external excitation source, is one of the most popular methods used in non destructive testing. Due to volumetric character of microwave heating phenomena, in our system, the temperature difference is induced using microwave radiation. Developed setup is used to detect the nonmetallic landmines. In this paper results of thermogram analysis using thresholding algorithm is presented. Described method allowed to detect the landmines' simulants in termographic pictures.

Segmentation with image thresholding algorithms

Sikorska S.

Challenges of Modern Technology

2011

Vol. 2, no. 2

19--22

The first step in image analysis and pattern recognition is image segmentation and it is one of the most difficult tasks in image processing. It determines the quality of the final result of analysis because it is very important and critical component. There are hundreds of segmentation techniques in literature. There is no single method which can be considered good for all sorts of images and conditions. In many applications of image processing, the gray levels of pixels belonging to the object are substantially different from the gray levels of the pixels belonging to the background. Thresholding then becomes a simple but effective tool to separate objects from the background. To improve the segmentation results, a strategy consists in combining algorithms in order to obtain a robust segmentation by exploiting the advantages of one method to reduce the drawbacks of the second one. This paper provides a summary of approaches to image segmentation by thresholding available at the present and describes the properties of different kinds of methods and problems encountered. There will be also presented some advanced algorithms with their practical application.