Встановлено, що результат обробки зображень, що отримані з бортових систем оптико-електронного спостереження, залежить від якості методу сегментування зображення, що, в свою чергу, поставляє перед розробниками систем обробки зображень проблему розробки методик, методів та вибору показників оцінки якості сегментування зображень. Розглянута можливість використання структурованого детектору з методом машинного навчання Random Forest для виділення границь на зображенні, що отримане з бортової системи оптико-електронного спостереження. Проведено експериментальне дослідження щодо виділення границь структурованим детектором на зображенні, що отримане з бортової системи оптико-електронного спостереження, з використанням машинного навчання Random Forest. Відмічено основні переваги використання методу машинного навчання Random Forest при виділенні границь об'єктів на оптико-електронному зображенні.

  Повний текст PDF - 1.535 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"