Сегментация изображений методом пороговой обработки в системах технического зрения на основе КМОП-сенсоров

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf
Опубликован: May 31, 2010
DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2010.15.1.313001
Ключевые слова:
сегментация, пороговая обработка, системы технического зрения, стохастические оптические сигналы, КМОП- сенсоры, обработка изображений, фоновая составляющая, бесконтактные уровнемеры

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Д.П. Кутергин
А.В. Терлецкий

Аннотация

Представлен метод пороговой обработки стохастических оптических изображений в системах технического зрения, используемых для управления технологическими процессами. Метод пороговой обработки основан на использовании встроенных в КМОП-сенсор штатных функций.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Кутергин, Д. ., & Терлецкий, А. (2010). Сегментация изображений методом пороговой обработки в системах технического зрения на основе КМОП-сенсоров. Электроника и Связь, 15(1), 34–39. https://doi.org/10.20535/2312-1807.2010.15.1.313001
Выпуск
Том 15 № 1 (2010)
Раздел
методы и средства обработки сигналов и изображений
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:

  1. Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).

Библиографические ссылки

V. Moshkin, A. Petrov, V. Titov, and Y. Yakushenkov, Technical vision of robots, Moscow: Mashinostroenie, 1990, p. 272.

K. Fu and J. Mui, “A survey on image segmentation”, Pattern Recognition, vol. 13, no. 1, pp. 3–16, Jan. 1981. DOI:10.1016/0031-3203(81)90028-5

N. R. Pal and S. K. Pal, “A review on image segmentation techniques”, Pattern Recognition, vol. 26, no. 9, pp. 1277–1294, Sep. 1993. DOI:10.1016/0031-3203(93)90135-J

H. Cheng, X. Jiang, Y. Sun, and J. Wang, “Color image segmentation: advances and prospects”, Pattern Recognition, vol. 34, no. 12, pp. 2259–2281, Dec. 2001. DOI:10.1016/S0031-3203(00)00149-7

D. Kutergin and A. Terletsky, “Determining the coordinates of an observation object in machine vision systems based on CMOS image sensors”, Electronics and Communications, vol. 47, no. 6, pp. 32–37, 2008.

A. Terletsky, O. Kucherenko, A. Podoselyk, and N. Bely, “Digital device ‘Direcon D01’ for registration, processing and archiving of information from X-ray detectors”, in 4th National Scientific and Technical Conference and Exhibition "Non-Destructive Testing and Technical Diagnostics": Collection of Works, Kyiv, 2003, pp. 165–168.

T. Pavlidis, Methods of machine graphics and image processing, Moscow: Radio and Communications, 1986, p. 394.