Наукова періодика України Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил


Хижняк І. А. 
Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження / І. А. Хижняк // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. - 2018. - № 2. - С. 105-112. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ZKhUPS_2018_2_17
Проведено аналіз недоліків відомих методів сегментування оптико-електронного зображення. Запропоновано для тематичного сегментування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження, використання ройового методу (методу штучної бджолиної колонії). Проаналізовано основні види фітнес-функцій, що використовуються при ABC методі, та встановлено їх непридатність до тематичного сегментування зображення, що одержано з бортової системи оптико-електронного спостереження. Введена фітнес-функція, що враховує внутрішні дисперсії розподілу яскравості тематичних сегментів оптико-електронного зображення, сформульована оптимізаційна задача, що полягає в мінімізації фітнес-функції. Оптимізаційна задача вирішується методом ітераційних розрахунків. Наведено результат тематичного сегментування оптико-електронного зображення для випадку двох тематичних сегментів, на якому виділені можливі об'єкти інтересу - літаки, сховища з нафтою, споруди та інші.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. Наведено 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.
  Повний текст PDF - 766.795 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

Цитованість авторів публікації:
  • Хижняк І.

  • Бібліографічний опис для цитування:

    Хижняк І. А. Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження / І. А. Хижняк // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. - 2018. - № 2. - С. 105-112. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ZKhUPS_2018_2_17.

      Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
     
    Відділ інформаційно-комунікаційних технологій
    Пам`ятка користувача

    Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського