Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2015, том 39, выпуск 4, страницы 542–556
DOI: https://doi.org/10.18287/0134-2452-2015-39-4-542-556
(Mi co16)
 

Эта публикация цитируется в 11 научных статьях (всего в 11 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

О количественной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений

П. П. Кольцов, А. С. Осипов, А. С. Куцаев, А. А. Кравченко, Н. В. Котович, А. В. Захаров

Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва, Россия
Список литературы:
Аннотация: Статья содержит краткий обзор основных подходов к сравнительной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений. Рассмотрены эмпирические методики сравнительного исследования эффективности детекторов границ и алгоритмов сегментации изображений, проводится анализ используемых при этом количественных критериев их оценки. Описан ряд проблем, возникающих при использовании этих критериев. Изложена эмпирическая методика EDEM (на примере сравнительного тестирования детекторов границ), реализуемая в рамках разрабатываемой авторами программной среды PICASSO.
Ключевые слова: сравнительное исследование, анализ изображений, детекторы границ, сегментация изображений, мера эффективности, ground truth образ, нечёткие множества.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 14-07-00502
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 14-07-00502.
Поступила в редакцию: 20.04.2015
Исправленный вариант: 22.07.2015
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: П. П. Кольцов, А. С. Осипов, А. С. Куцаев, А. А. Кравченко, Н. В. Котович, А. В. Захаров, “О количественной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений”, Компьютерная оптика, 39:4 (2015), 542–556
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KolOsiKou15}
\by П.~П.~Кольцов, А.~С.~Осипов, А.~С.~Куцаев, А.~А.~Кравченко, Н.~В.~Котович, А.~В.~Захаров
\paper О количественной оценке эффективности алгоритмов анализа изображений
\jour Компьютерная оптика
\yr 2015
\vol 39
\issue 4
\pages 542--556
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co16}
\crossref{https://doi.org/10.18287/0134-2452-2015-39-4-542-556}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co16
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v39/i4/p542
  • Эта публикация цитируется в следующих 11 статьяx:
    1. R. M. Shakirzyanov, M. P. Shleymovich, S. V. Novikova, “Method for Unmanned Vehicles Automatic Positioning Based on Signal Radially Symmetric Markers Recognition of Underwater Targets”, Autom Remote Control, 84:7 (2023), 734  crossref
    2. S. V. Sai, “A Method of Adaptive Quantization for the Coefficients of a Discrete Wavelet Transformation”, Optoelectron.Instrument.Proc., 59:2 (2023), 167  crossref
    3. Р. М. Шакирзянов, М. П. Шлеймович, С. В. Новикова, “Метод автоматического позиционирования беспилотных аппаратов на основе распознавания сигнальных радиально-симметричных маркеров подводных целей”, Автомат. и телемех., 2023, № 7, 93–120  mathnet  crossref; R. M. Shakirzyanov, M. P. Shleymovich, S. V. Novikova, “Method for unmanned vehicles automatic positioning based on signal radially symmetric markers recognition of underwater targets”, Autom. Remote Control, 84:7 (2023), 831–851  crossref
    4. V. V. Rabtsevich, V. Yu. Tsviatkou, “Efficiency Evaluation of Segmentation Algorithms for AFM Images”, Doklady Belorusskogo gosudarstvennogo universiteta informatiki i radioèlektroniki, 20:6 (2022), 61  crossref
    5. Rinat M. Shakirzyanov, Alina A. Shakirzyanova, 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 2021, 714  crossref
    6. С. В. Сай, А. Г. Шоберг, “Способ управления качеством передачи мелких структур изображений в стандарте JPEG2000”, Компьютерная оптика, 44:3 (2020), 401–408  mathnet  crossref [S. V. Sai, A. G. Schoberg, “Quality control method of the transmission of fine image details in the JPEG2000”, Computer Optics, 44:3 (2020), 401–408  mathnet]
    7. Andrey Osipov, “On Some Fuzzy Classification Algorithms and the AEC Model”, WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS, 19 (2020), 168  crossref
    8. L V Stepanova, V S Dolgikh, “Interference-optical methods in mechanics for the multi-parameter description of the stress fields in the vicinity of the crack tip”, J. Phys.: Conf. Ser., 1096 (2018), 012117  crossref
    9. I. V. Zhurbin, O. M. Nemtsova, A. G. Zlobina, D. V. Gruzdev, “Method of Estimating the Geometric Parameters of a Three-Dimensional Object from Resistivity Survey Data”, Pattern Recognit. Image Anal., 28:4 (2018), 830  crossref
    10. Dmitry Murashov, “Theoretical-information quality model for image segmentation”, Procedia Engineering, 201 (2017), 239  crossref
    11. Arber Balani, Olga Vladimirovna Glushakova, Yaroslava Vaysberg, Natalia Vasilievna Fadeikina, Vladimir Vasilevich Mikhailov, Vladimir Trifonov, “————– (Evaluation of the Efficiency of the Strategic Architecture of the Public Management System of the Social-Economic Development of the Territory)”, SSRN Journal, 2017  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:283
    PDF полного текста:272
    Список литературы:35
     
      Обратная связь:
    math-net2025_01@mi-ras.ru
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025