1. SCSIT
  2. All Volumes and Issues
  3. Volume 710, 2011
  4. Метод і алгоритми перетворення типу «контур-контур» та «область-область»

Метод і алгоритми перетворення типу «контур-контур» та «область-область»

SCSIT.
2011;
Volume 710
: pp. 262 - 269
Authors: 

Ю. Батько

Тернопільський національний економічний університет

Запропоновано метод і алгоритми перетворення контурів та областей. Наведено результати перетворення контурів та областей на біомедичних зображеннях.

The method and algorithms contours and areas transformation are offered in the article.
The results of contours and areas transformation are described.

contour
area
skeleton
transformation
algorithms
isomorphic skeletons
  1. Pratt W.K. Digital image processing: PIKS Scientific inside, 4th ed / William K. Pratt. – USA: John Wiley & Sons – 2007, – 782 p.
  2. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный поход / Дэвид А. Форсайт, Джин Понс. – М.: Вильямс. – 2004. – 928 p.
  3. Фу К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу. – М.: Мир, 1977 – 320c.
  4. Шапиро Дж. Компьютерное зрение / Дж. Шапиро, Дж. Стокман. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752с.
  5. Яне Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. – М.: Техносфера, 2007. – 584 с.
  6. Глушков Г.А Компьютерная графика / Глушков Г.А. – Харьков: Фолио, 2000. – 500с.
  7. Мищенко А.С. Краткий курс дифференциальной геометрии и топологии. / А.С. Мищенко, А.Т. Фоменко. – М.: Физматлит, 2004.– 304 с.
  8. Свами М. Графы, сети и алгоритмы: Перевод с английского. // М. Свами, К. Тхуласираман – М.: Мир, 1984 – 455 с.
  9. Местецкий Л. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры // Л. Местецкий. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009 – 288 c.
  10. Blum Н. A Transformation for Extracting New Descriptors of Shape, Models for the erception of Speech and VisualForm // Н. Blum .– MIT Press. – 1967. – Р. 363–380.
  11. Harrison S.J. The influence of shape and skeletal axis structure on texture perception. // Sarah J. Harrison – JournalofVision – 2009 – 9 – P.1–21.
  12. Rizvandi N. B. Skeleton analysis of population images for detection of isolated and overlapped nematode celegans. / N. B. Rizvandi, A. Pizurica, F. Rooms, W. Philips // 16th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2008), Lausanne, Switzerland – August – 2008 pp.25-29.
  13. Žitkevičius E. On skeletonization of blood vessels in angiographic mri images of human brain // E. Žitkevičius, D. Grigaitis, D. Navakauskas – Information technology and control, 2007 – pp. 372-376.
  14.  Bai X. Skeleton Pruning by Contour Partitioning with Discrete Curve Evolution // X. Bai, L. J. Latecki, W.-Yu. Liu / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 29, – no. 3, - march – 2007 – P.1–14.
  15. Местецкий Л.М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры // Л.М. Местецкий. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. – 288 с.
  16. Березький О.М. Порівняння алгоритмів перетворення зображень в афінному та топологічному просторах // О.М. Березький, Ю.М. Батько. – «Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта (ISDMCI’2011). – Євпаторія, 2011. – С. 68–72.
  17. Березский О.Н. Топологические методы и алгоритмы преобразования контуров и областей плоских изображений / О.Н. Березский // Проблемы информатики и управления. – 2010. – №5. – С.123–131.