Construction of methods for determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms

Autor: Ruban, Igor, Khudov, Hennadii, Makoveichuk, Oleksandr, Chomik, Mykola, Khudov, Vladyslav, Khizhnyak, Irina, Podlipaiev, Viacheslav, Sheviakov, Yurii, Baranik, Oleksii, Irkha, Artem
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 5, № 9 (101) (2019): Information and controlling system; 25-34
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 5, № 9 (101) (2019): Информационно-управляющие системы; 25-34
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 5, № 9 (101) (2019): Інформаційно-керуючі системи; 25-34
ISSN: 1729-3774
1729-4061
Popis: A method has been proposed for determining contours of objects on tonal aerospace images based on ant algorithms. The method, in contrast to those already known, takes into consideration patterns in the image formation; the ant algorithm is used for determining the contours. Determining an object's contours in the image has been reduced to calculating the fitness function, the totality of agents' motion areas, and the pheromone concentration along agents' motion routes.We have processed a tonal image for determining the contours of objects using a method based on the ant algorithm. In order to reduce the number of "junk" objects, the main principles and stages of the method for multi-scale processing of aerospace images based on the ant algorithm have been outlined. Determining the contours on images with a different value of the scale factor is carried out applying a method based on the ant algorithm. In addition, we rescale images with a different scale factor value to the original size and calculate the image filter. The resulting image is a pixelwise product of the original image and the image filter.The multiscale processing of tonal aerospace images with different scale values has been performed using methods based on the ant algorithms. It was established that application of a multi-scale processing reduces the number of "junk" objects. At the same time, due to multi-scale processing, not the objects' contours are determined but the objects in full.We estimated errors of first and second kind in determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms. It was established that using the constructed methods has made it possible to reduce the first and second kind errors in determining the contours on tonal aerospace images by the magnitude of 18–22 % on average
Запропоновано метод визначення контурів об’єктів на тонових аерокосмічних зображеннях на основі мурашиних алгоритмів. Метод, на відміну від відомих, враховує особливості формування зображення, для визначення контурів застосовується мурашиний алгоритм. Визначення контурів об’єктів на зображенні зведено до розрахунку цільової функції, сукупності ділянок руху агентів та концентрації феромону на маршрутах руху агентів.Проведена обробка тонового зображення для визначення контурів об’єктів методом на основі мурашиного алгоритму. З метою зменшення кількості "сміттєвих" об’єктів викладені основні принципи та етапи методу багатомасштабної обробки аерокосмічних зображень на основі мурашиного алгоритму. Визначення контурів на зображеннях з різним значенням масштабного коефіцієнту проводиться методом на основі мурашиного алгоритму. Додатково проводиться перемасштабування зображень з різним значенням масштабного коефіцієнту до вихідного розміру та розрахунок зображення-фільтру. Результуюче зображення є попіксельним добутком вихідного зображення та зображення-фільтру.Проведена багатомасштабна обробка тонових аерокосмічних зображень з різним значенням масштабу методами на основі мурашиних алгоритмів. Встановлено, що використання багатомасштабної обробки зменшує кількість "сміттєвих" об’єктів. У той же час за рахунок багатомасштабної обробки визначаються не контури об’єктів, а об’єкти повністю.Проведена оцінка помилок першого та другого роду при визначенні контурів об’єктів на тонових аерокосмічних зображеннях на основі мурашиних алгоритмів. Встановлено, що при використанні розроблених методів помилки першого та другого роду визначення контурів на тонових аерокосмічних зображеннях знижені в середньому на величину 18–22 %
Предложен метод определения контуров объектов на тоновых аэрокосмических изображениях на основе муравьиных алгоритмов. Метод, в отличие от известных, учитывает особенности формирования изображения, для определения контуров применяется муравьиный алгоритм. Определение контуров объектов на изображении сведено к расчету целевой функции, совокупности участков движения агентов и концентрации феромона на маршрутах движения агентов.Проведена обработка тонового изображения для определения контуров объектов методом на основе муравьиного алгоритма. С целью уменьшения количества "мусорных" объектов изложены основные принципы и этапы метода многомасштабной обработки аэрокосмических изображений на основе муравьиного алгоритма. Определение контуров на изображениях с разным значением масштабного коэффициента проводится методом на основе муравьиного алгоритма. Дополнительно проводится перемасштабирование изображений с разным значением масштабного коэффициента к исходному размеру и расчет изображения-фильтра.Результирующее изображение есть попиксельное произведение исходного изображения и изображения-фильтра.Проведена многомасштабная обработка тоновых аэрокосмических изображений с разным значением масштаба методами на основе муравьиных алгоритмов. Установлено, что использование многомасштабной обработки уменьшает количество "мусорных" объектов. В то же время за счет многомасштабной обработки определяются не контуры объектов, а объекты полностью.Проведена оценка ошибок первого и второго рода при определении контуров объектов на тоновых аэрокосмических изображениях на основе муравьиных алгоритмов. Установлено, что при использовании разработанных методов ошибки первого и второго рода определения контуров на тоновых аэрокосмических изображениях снижены в среднем на величину 18–22 %
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: