Аннотация:
Предложен подход к решению задачи оценивания размеров округлых микрочастиц на цифровом изображении, основанный на предварительной локализации частиц и последующем уточнении их параметров (координат и размеров) посредством оптимальной аппроксимации функции яркости по среднеквадратическому критерию. Основное внимание уделяется этапу оптимизации, который решается на основе метода стохастической аппроксимации с усреднением. Приводятся результаты численного эксперимента.
Статья представлена к публикации членом редколлегии:В. А. Лотоцкий
Образец цитирования:
А. В. Назин, Е. В. Питерская, “Метод стохастической аппроксимации с усреднением в задаче оценивания размеров микрочастиц на цифровом изображении”, Автомат. и телемех., 2002, № 11, 175–182; Autom. Remote Control, 63:11 (2002), 1853–1859
\RBibitem{NazPit02}
\by А.~В.~Назин, Е.~В.~Питерская
\paper Метод стохастической аппроксимации с усреднением в задаче оценивания размеров микрочастиц на цифровом изображении
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2002
\issue 11
\pages 175--182
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at2186}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1064.94510}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2002
\vol 63
\issue 11
\pages 1853--1859
\crossref{https://doi.org/10.1023/A:1020919818455}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000179523700016}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84904241593}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at2186
https://www.mathnet.ru/rus/at/y2002/i11/p175
Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
Ivanov D.V., Sandler I.L., Chertykovtseva N.V., Bobkova E.U., “Learning Algorithm For Fractional Dynamical Systems With Autocorrelated Errors-in-Variables”, Proceedings of the 9Th International Conference of Information and Communication Technology [Icict-2019], Procedia Computer Science, 154, ed. Patnaik S., Elsevier Science Bv, 2019, 311–318