НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ - Проблемы Информационных Технологий

НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ - Проблемы Информационных Технологий

НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ - Проблемы Информационных Технологий

НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ - Проблемы Информационных Технологий

НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ - Проблемы Информационных Технологий
НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ - Проблемы Информационных Технологий
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА

№2, 2019

НЕЧЕТКОЕ ОПИСАНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ

Привезенцев Денис Г., Жизняков Аркадий Л., Кульков Ярослав Ю.

Целью работы являются повышение качества обработки цифровых изображений в системах зрения путем разработки новых функций, основанных на фрактальной теории, связанных с нечеткой логикой и теорией нечетких множеств. Для разработки системы новых функций необходима новая модель цифрового изображения. Предлагается модифицировать фрактальную модель, используя нечеткое расстояние в ней как меру сходства областей изображения. Это позволяет расширить иерархию представлений исходного изображения, тем самым увеличив объем полезной информации об исходном изображении. Систему фрактальных атрибутов предлагается модифицировать, используя функцию принадлежности в качестве основной метрики, что позволяет использовать нечеткую логику при формировании характеристических значений. Предложенная новая модель и новая система функций, основанные на использовании нечетких мер и функций принадлежности, позволят разработать новые алгоритмы обработки изображений, которые отличаются от существующей возможности использования нечетких выводов и результатов (стр.36-41).

Ключевые слова: обработка изображений, распознавание изображений, многомасштабный анализ, наноструктуры.
DOI : 10.25045/jpit.v10.i2.06
Литература
  • Mario I. Chacon M. Fuzzy Logic for Image Processing: Definition and Applications of a Fuzzy Image Processing Scheme // Advanced Fuzzy Logic Technologies in Industrial Applications, 2006, pp.101–113.
  • Tamalika Chaira. Fuzzy Measures in Image Processing // Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models, 2008, pp.587–606.
  • Chi Z., Yan H., Pham T. Fuzzy algorithms: With Applications to Image Processing and Pattern Recognition / Singapore, New Jersey, London, Hong Kong: Word Scientific, 1998, 225 p.
  • Bing-Yuan Cao, Fuzzy Cluster Analysis and Fuzzy Recognition // Optimal Models and Methods with Fuzzy Quantities Studies in Fuzziness and Soft Computing, 2010, vol.248, pp.117–137.
  • Zhiznyakov A.L., Privezentsev D.G., Zakharov A.A. Using fractal features of digital images for the detection of surface defects // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications), 2015, vol.25, no.1, pp.122–131.
  • Privezentsev D.G., Zhiznyakov A.L. Use of characteristic image segments in tasks of digital image processing / 2015 International Conference "Stability and Control Processes" in Memory of V.I. Zubov (SCP), 2015, pp.659–660.
  • Zhiznyakov A.L., Privezentsev D.G., Pugin E.V. Use of fractal signs of digital images for detection of surface defects / CriMiCo 2014 - 2014 24th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology Conference Proceedings, 2014, pp.391–392.