Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/13665| Название: | Method of oriented contour detection on image using lorentz function |
| Авторы: | Lyakhov, P. A. Ляхов, П. А. Abdulsalyamova, A. S. Абдулсалямова, А. Ш. Kiladze, M. R. Киладзе, М. Р. |
| Ключевые слова: | Contour detection;Digital filter;Digital image processing;Lorentz function;Convolution;Convolutional neural networks;Image processing;Multilayer neural networks;Gabor filters |
| Дата публикации: | 2020 |
| Издатель: | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. |
| Библиографическое описание: | Lyakhov, P.A., Abdulsalyamova, A.S., Kiladze, M.R., Kaplun, D.I., Voznesensky, A.S. Method of oriented contour detection on image using lorentz function // 2020 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2020. - 2020. - Номер статьи 9134224 |
| Источник: | 2020 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2020 |
| Краткий осмотр (реферат): | The paper proposes a new method of oriented contour detection on images using the Lorentz function. The first distinguishing feature of the development is the ability to adjust the size of the filter mask to be able to vary the distance between the analyzed differences at the boundaries of the analyzed image areas. The second feature is the ability to pre-set the angle of rotation of the coordinate plane, which determines the orientation of the filter. In addition, the proposed filter has a minimum number of zones with different signs, which distinguishes it from the known Gabor filters. The proposed method can be used in various fields of digital image processing, but the most promising, in our opinion, is the use of the proposed filters in convolutional neural networks instead of convolutional layer neurons that are responsible for distinguishing features |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://hdl.handle.net/20.500.12258/13665 |
| Располагается в коллекциях: | Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| scopusresults 1344 .pdf Доступ ограничен | 972.9 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть | |
| WoS 1022 .pdf Доступ ограничен | 259.97 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.