МЕТОДИ ВИЗНАЧЕННЯ ПОРОГОВОГО ЗНАЧЕННЯ ЗОБРАЖЕННЯ ЯК СПОСІБ ПОКРАЩЕННЯ ДОПОВНЕНОЇ РЕАЛЬНОСТІ
Проблематика. Технологія доповненої реальності знаходиться на початковому етапі свого розвитку та потребує розроблення нових і вдосконалення наявних методик й алгоритмів роботи. Найбільш поширеним і надійним поглядом на реалізацію доповненої реальності залишається маркерний підхід. Визначення марке...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
2021-03-01
|
| Series: | KPI Science News |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://scinews.kpi.ua/article/view/226964 |
| Summary: | Проблематика. Технологія доповненої реальності знаходиться на початковому етапі свого розвитку та потребує розроблення нових і вдосконалення наявних методик й алгоритмів роботи. Найбільш поширеним і надійним поглядом на реалізацію доповненої реальності залишається маркерний підхід. Визначення маркера поділяють на декілька етапів, серед яких одним із найважливіших є визначення порога зображення.
Мета дослідження. Здійснити порівняльний аналіз алгоритмів порогових показників за типом використовуваної інформації й оцінити їх ефективність на основі набору об’єктивних показників якості сегментації.
Методика реалізації. Для оцінки продуктивності застосування методів визначення порогових значень були використані такі критерії ефективності: помилка класифікації, помилка визначення межі, відносна помилка області переднього плану та регіон нерівномірності. Щоб отримати середній бал результативності за поперед-німи критеріями, було використано арифметичне усереднення нормованих балів, отриманих за всіма критеріями. Так, використовуючи конкретний пороговий алгоритм для зображення, ми визначили середнє значення всіх критеріїв, тобто показник якості сегментації зображення. Так само суму цих показників якості для всіх зображень визначено як показник продуктивності алгоритму. При другому підході застосовано усереднення рангів, тож для кожного тестового зображення відбувалось ранжування алгоритмів порогового значення від 1-го до 16-ти відповідно до кожного критерію окремо. Тоді ранги (а не фактичні бали) були усереднені як за зображеннями, так і за всіма критеріями.
Результати дослідження. Проведено загальний уніфікований порівняльний аналіз продуктивності роботи 16-ти алгоритмів визначення порогового значення зображення, що дає змогу покращити функціонування технологій, які залежать від вимірювання порога зображень, зокрема й механізму розпізнавання маркера доповненої реальності.
Висновки. З’ясовано, що метод, оснований на кластеризації, а саме метод Кіттлера, та метод, оснований на ентропії, а саме метод Капура, є найкращими алгоритмами визначення порогових показників спеціалізованих зображень. Аналогічно, метод, оснований на кластеризації, Кіттлера, та методи локальних змінних Саувола та Вайта є найкращими дієвими алгоритмами бінаризації текстових документів.
|
|---|---|
| ISSN: | 2617-5509 2663-7472 |