Оптимальные алгоритмы выделения контуров изображения в системе технического зрения
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Juvenis scientia. |
| ISSN: | 2414-3790 2414-3782 |
| Popis: | В статье рассматривается вопрос распознавания контуров изображения в робототехнике. В качестве объектов исследования выступают четыре алгоритма идентификации контуров: Кирша, Робинсона, Канни и Marr-Hildreth. С помощью данных алгоритмов, часто применяющихся в современной робототехнике, было проведено исследование по эффективности выделения контуров изображений в системах технического зрения с принимающими на вход различными типами объектов. Результаты проведенных исследований показали, что наиболее эффективным в выделении контуров на изображении является метод Канни. В процессе работы было выявлено, что данный метод позволяет достигнуть высокой резкости, а также детализации. Вторым по эффективности выделения линейных контуров стал метод Marr-Hildreth. Исходя из результатов исследования, можно сделать вывод о том, что существуют наиболее универсальные алгоритмы, но каждый из них по-своему подходит для определенных классов изображений. The article touches upon the edge detection of digital images in robotics. Four algorithms of edge identification singled out by Kirsh, Robinson, Canny and Marr-Hildreth serve as the subject matter of the research. With the help of these algorithms widely used in the modern robotics, the research of efficiency of edge detection of images within the systems of computer vision which accept various input types of objects has been done. The results of the research done have shown that the method of Canny is the most effective in edge detection of images. During the work process, it has been found out that this method allows achieving both high definition and refinement. The method of Marr-Hildreth has become the second efficient method in edging of line contours. Based on the research results, the following conclusion can be drawn: there are more universal algorithms, but each of them differently fits particular classes of images. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|