Search academic texts

Information × Registration Number 2118U005303, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title EVALUATION METHODS OF IMAGE SEGMENTATION QUALITY popup.author Березький O. M.Піцун O. Й.Berezsky O. M.Pitsun O. Y. popup.publication 29-05-2018 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/131972 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Розглянуто основні методи кількісної оцінки якості сегментації зображень. Вони використовуються для вибору алгоритмів сегментації для конкретних класів зображень. Об’єктом дослідження є цитологічні та гістологічні зображення, які використовуються при діагностуванні патологічних процесів в онкології. Предметом дослідження є кількісні методи оцінки якості алгоритмів сегментації. Мета роботи – введення метрики Громова-Фреше та розроблення метричного методу кількісної оцінки якості сегментації для порівняння алгоритмів сегментації зображень. Метод. Проаналізовані критерії кількісної оцінки, які базуються на порівнянні та без порівняння з еталонним зображенням. Проаналізовано алгоритми знаходження відстані між зображеннями на основі метрик Фреше, Хаусдорфа, Громова-Хаусдорфа. Для знаходження відстані між контурами зображень введено відстань Громова-Фреше. Доведено умову тотожності, симетричності та трикутника і показано, що відстань Громова-Фреше є метрикою. Розроблено метричний метод кількісної оцінки якості сегментації. Він базується на використанні метрик Громова-Хаусдорфа та Громова-Фреше. Метод побудований на основі алгоритмів перетворення неопуклих полігонів у опуклі, алгоритму зважених хорд, алгоритмів обчислення відстаней Фреше та Хаусдорфа. Для знаходження відстані Хаусдорфа між опуклими областями використано алгоритм M. Аталаха. Для знаходження дискретної відстані Фреше використано алгоритм Томаса Ейтера і Хейкі Манілли. Дані алгоритми мають найнижчу обчислювальну складність серед свого класу алгоритмів. Результати. Введено метрику Громова-Фреше та розроблено метричний метод кількісної оцінки якості сегментації. Висновки. Проведені експерименти на основі цитологічних зображень підтвердили працездатність програмного забезпечення оцінки відстані між зображеннями. Розроблений метод показав високу точність оцінки відстаней між зображеннями. Розроблений програмний модуль використаний у інтелектуальній системі діагностування передракових і ракових станів молочної залози. Програмне забезпечення може бути використане в різних програмних системах комп’ютерного зору. Перспективними напрямами досліджень є пошук нових метрик для оцінки відстані між зображеннями. popup.nrat_date 2026-02-09 Close