Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.236.145.153
    [SESS_TIME] => 1708648893
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 691ccb20cb27fa70d54d883ef27cd77a
    [UNIQUE_KEY] => 20adc1b0f94b2a846dc3608cc23735a1
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2015 год, номер 2

ОБНАРУЖЕНИЕ КВАЗИПЕРИОДИЧЕСКИХ ТЕКСТУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ХАРАКТЕРИСТИК ДВУМЕРНОГО СПЕКТРА МОЩНОСТИ

И.С. Грузман1, К.Ю. Петрова2
1Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, просп. К. Маркса, 20
isgruzman@gmail.com
2Фирма «Самсунг Электроникс Ко., Лтд.», 127018, Москва, ул. Двинцев, 12, корп. 1
xenya.petrova@samsung.com
Ключевые слова: алгоритм обнаружения, квазипериодическая текстура, спектр мощности, решётка Браве, текстурный элемент
Страницы: 3-10
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Предложен алгоритм обнаружения квазипериодических текстур, основанный на особенностях двумерных спектров, полученных с помощью дискретного преобразования Фурье. Спектры мощности фрагментов анализируются независимо друг от друга, что обеспечивает вычислительную эффективность алгоритма обнаружения. Приведены примеры, демонстрирующие применение алгоритма обнаружения в задаче сегментации изображений на два класса текстур: периодические и непериодические. Показано, что алгоритм устойчиво работает при значительных деформациях решётки периодических текстур.