Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
В статті для підвищення якості дешифрування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження запропоновано проводити тематичне сегментування багатомасштабної послідовності таких зображень. Проаналізовано відомі підходи до аналізу багатомасштабної інформації, їх переваги т...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University
2018-05-01
|
| Series: | Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18721/zhups_2018_2_17.pdf |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | В статті для підвищення якості дешифрування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження запропоновано проводити тематичне сегментування багатомасштабної послідовності таких зображень. Проаналізовано відомі підходи до аналізу багатомасштабної інформації, їх переваги та недоліки. У якості методу тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень запропоновано обрати метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії), наведено математичне формулювання завдання сегментування багатомасштабної послідовності зображень. У якості параметру, що оптимізується, обрано поріг сегментування, а оптимізація полягає у мінімізації цільової функції. Наведені результати ітераційного процесу визначення порогу на етапах ітерації та удосконалено метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження. |
|---|---|
| ISSN: | 2073-7378 2518-1661 |