Search academic texts

Information × Registration Number 2113U000734, Article popup.category Стаття Title popup.author popup.publication 01-01-2013 popup.source_user Сумський державний університет popup.source http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33035 popup.publisher Сумский государственный университет Description У статті розглянуто основні підходи до вирішення проблеми скелетизації бінарних растрових зображень. Виділено їх можливості, недоліки і переваги. Особлива увага приділяється алгоритмам топологічного стоншення об'єктів, заснованим на застосуванні шаблонів Ву-Цаї. Запропонована ідея вдосконалення цього алгоритму дозволяє усунути його недоліки. Перевірка, проведена на реальних зображеннях, показала працездатність і ефективність запропонованого способу. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33035 В статье рассмотрены основные подходы к решению задачи скелетизации бинарных растровых изображений. Выделены их возможности, недостатки и достоинства. Особое внимание уделяется алгоритму топологического утончения объектов, основанному на применении шаблонов Ву-Цаи. Предложена идея усовершенствования этого алгоритма, позволяющая устранить его недостатки. Проверка, произведенная на реальных изображениях, показала работоспособность и эффективность предложенного способа. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33035 The article describes the main approaches to the problem of skeletonization of binary raster images. Their capabilities, advantages and disadvantages are highlighted. Special attention is paid to the topological thinning algorithm objects based on the use of templates Wu Tsai The proposed is the idea of improving the algorithm, which can eliminate the disadvantages. Tests are made on real images that shows the efficiency and effectiveness of the proposed method. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33035 popup.nrat_date 2025-03-24 Close