Мета роботи - розроблення та дослідження методів класифікації текстур РЕМ-зображень мікроповерхонь об'єктів на основі статистичних і спектральних характеристик текстурних фрагментів, а також порівняльного аналізу методів сегментації РЕМ-зображень. Визначення характеристик текстури РЕМ-зображень базувалось на статистичних моментах, розрахованих за гістограмою яскравості. Спектральні міри текстури обчислено за спектром Фур'є. Для визначення спектральних текстурних характеристик вибрано параметри амплітудної та осьової функцій. Сегментація РЕМ-зображень мікроповерхонь об'єктів виконано чотирма способами, а саме: методом глобальної порогової сегментації, методом нарощування області, методом поділу та злиття і методом вододілу з використанням маркерів. Опрацювання серії РЕМ-зображень грунтів показало найкращий результат класифікації текстур за мірою однорідності, ніж за іншими статистичними характеристиками. Обчислення спектральних характеристик РЕМ-зображень металів виявило періодичність або майже періодичність і спрямованість присутніх у зображенні елементів текстур і разом із результатами класифікації за мірою однорідності надає можливість отримати узагальнену характеристику текстури зображення. Порівняльний аналіз чотирьох методів сегментації показав, що найкращий результат визначення меж об'єктів на РЕМ-зображенні отримано методом вододілу з використанням маркерів. Програмну реалізацію методів класифікації текстур та їх сегментацію виконано в системі MatLab. Запропоновано метод класифікації РЕМ-зображень на основі спектральних текстурних характеристик за параметрами амплітудної та осьової функцій. Показано, що сегментація РЕМ-зображень методом поділу та злиття надає можливість задати умови для виділення на зображенні областей із певними характеристиками текстури. Узагальнена характеристика текстури РЕМ-зображення, що визначається за статистичними і спектральними мірами, корисна для автоматизованого розпізнавання текстур та аналізу РЕМ-зображень. Вибір ділянок із певними характеристиками текстури є важливим етапом попередньої обробки зображень під час знаходження точок інтересу, що придатні для зіставлення РЕМ-зображень і розпізнавання об'єктів.

 Наукова періодика України 

---

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