Page 52 - Microsoft Word - Дисертація.docx

52

використанням процедури виділення контуру, яка зазначає області

переходу між чорними і білими точками [48].

Методи обчислення градієнта, - визначають розриви в

інтенсивності представлення образу об'єкта [49,50]. В ідеальному

випадку ці методи визначають точки, що лежать на границі між об'єктом

і фоном. Вибираючи деяку порогову величину, точки зображення

об’єднуються у послідовності, при умові, що модуль градієнта в них

відрізняється менше ніж порогова величина, а напрямки практично

співпадають. На практиці дана послідовність точок рідко повністю

характеризує границю через шум, розриви на границі, внаслідок

нерівномірного освітленості та інших ефектів, що призводять до

розмиття зображення. Це проявляється у фрагментарності виділених

меж. Для того щоб утворити межу у вигляді зв’язної замкненої кривої

застосовуються, в переважній більшості, евристичні процедури

з’єднання фрагментів меж та видалення хибних. Наявність розривів

обумовлена різним значенням модуля градієнту яскравості в окремих

точках. Для класифікації точки зображення як елемента межі потрібно

вибрати певне порогове значення, але оскільки для точок зображення,

що належать межі об’єкта ці значення різні, то порівнюючи їх з

пороговим деякі відкидаються, що призводить до утворення розривів.

Зменшення величини порогу призводить до класифікації як межових

точок зображення, які насправді не належать границі об’єкта. Перевагу у

цьому випадку мають методи визначення локального порогу, тому що

вони більш адаптивні в порівнянні із глобальними. Таким чином,

алгоритми виявлення контурів супроводжуються процедурами побудови

меж об'єктів з відповідних послідовностей пікселів.

Серед використовуваних підходів - сегментація зображень шляхом

встановлення порогу і надалі є популярною через простоту реалізації та