Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "images analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Semi-automatic watershed merging method
    Autorzy:
    Smołka, J.
    Skublewska-Paszkowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106178.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    watershed
    hierarchical cluster analysis
    colour images
    segmentation
    Opis:
    Watershed transformation frequently produces over-segmented images. The authors propose a solution to this problem. It utilizes hierarchical cluster analysis for grouping watersheds which are treated as objects characterized by a number of attributes. Initially the watershed merging method was meant only for gray-scale images, but later it was adapted for colour images. This paper presents further extension of the method that allows it to either automatically select the numberof classes or to provide a hint as to which numbers in a specified range should be considered first.Segmentation quality assessment functions for colour images are presented. The results obtained using an extended watershed merging method are discussed. The examples of segmentations selected by the method, along with the graphs of assessment functions, are shown.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2013, 13, 1; 89-97
    1732-1360
    2083-3628
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detection of selected face areas on thermograms with elimination of typical problems
    Autorzy:
    Marzec, M.
    Koprowski, R.
    Wróbel, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333085.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    obrazy termowizyjne twarzy
    termogramy
    algorytm
    analiza obrazu
    segmentacja
    analiza twarzy
    wykrywanie twarzy
    wykrywanie charakterystycznych cech twarzy
    face thermovision images
    thermograms
    algorithm
    image analysis
    segmentation
    face analysis
    face detection
    detection of characteristic face features
    Opis:
    The paper presents an algorithm enabling a fully automatic detection of characteristic areas on thermograms containing patients' faces in a front projection. A resolution of problems occurring at the segmentation of face images, such as a change of position, orientation and scale, has been proposed. In addition, attempts to eliminate the effect of the background and of disturbances caused by the haircut and the hairline were made. The algorithm may be used to detect selected points and areas of a face or as a preliminary component in the face recognition, as a development of optical analysis methods or in the quantitative analysis of face on thermograms.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 151-159
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja pokrycia terenu metodą OBIA z wykorzystaniem zobrazowań satelitarnych RapidEye
    Land cover mapping based on OBIA of RapidEye satellite data
    Autorzy:
    Wężyk, P.
    Wójtowicz-Nowakowska, A.
    Pierzchalski, M.
    Mlost, J.
    Szwed, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131104.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne
    RapidEye
    analiza obiektowa obrazu
    OBIA
    segmentacja
    eCognition
    pokrycie terenu
    high-resolution satellite images
    object-based image analysis
    segmentation
    land use
    land cover
    Opis:
    Wraz z rozwojem teledetekcji i wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych istotnym wyzwaniem dla współczesnych badań stało się zautomatyzowanie procesu klasyfikacji pozyskiwanych danych. Jedną z bardzo szybko rozwijających się metod automatycznej klasyfikacji jest analiza obiektowa obrazu (OBIA, ang. Object Based Image Analysis). Celem pracy było wykorzystanie metody OBIA w przygotowaniu aktualnej mapy pokrycia terenu będącej ważnym elementem dokumentacji niezbędnej dla studium uwarunkowań budowy nowej hydroelektrowni na środkowym odcinku Wisły. W pracy wykorzystano wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne RapidEye (5 kanałów spektralnych, w tym dwa w zakresie NIR) pokrywające obszar około 5.300 km2 oraz oprogramowanie eCognition (TRIMBLE Geospatial) a także warstwy informacyjne GIS. W wyniku przeprowadzonych analiz uzyskano mapę pokrycia terenu reprezentowaną przez 29 klas. Największą powierzchnię terenu badań zajmują obszary użytkowane rolniczo (59.5%, z czego 35.5% grunty orne) oraz lasy (29.1%, z czego 21.4% drzewostany iglaste), co świadczy o charakterze tej jednostki fizjograficznej. Analiza dokładności uzyskanych wyników wykazała, iż metoda OBIA daje bardzo dobre rezultaty (współczynnik Kappa równy 0.8) w daleko zautomatyzowanym procesie generowania aktualny map pokrycia terenu dla obszarów centralnej Polski na podstawie obrazów satelitarnych RapidEye.
    Parallel with the development of remote sensing and high resolution satellite images major challenge for modern research has become almost to automate the classification of the data obtained. One of the most rapidly developing methods for automatic classification is object-oriented image analysis (OBIA, Object Based Image Analysis). The aim of the present study was to use the OBIA method to create the current land cover map which is part of the documentation necessary for new water power-station on the middle part of Vistula river. In this paper the RapidEye satellite images (5 spectral bands, two in the NIR range) covering an area of about 5 300 km2 and eCognition Developer (TRIMBLE) software were used. As a result of the analysis and land cover map was obtained, represented by 29 classes. The largest area is covered by agricultural land (59.5%; arable land – 35.52%) and forests (29.1%; mainly coniferous 21.4%), reflecting the rural – forestry character of the area. Analysis of the accuracy of the obtained results has shown that the OBIA method gives quite good results (Kappa coefficient equal to 0.8) for land cover mapping of central part of Poland based on the RapidEye imageries.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 489-500
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies