Title: | Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации для изображений архитектурных планов |
Other Titles: | Comparative analysis of filtration algorithms for images of architectural plans |
Authors: | Аксенова, Н.А. Aksionova, N.A. |
Keywords: | предварительная обработка фильтрация шум гауссово размытие фильтр Гаусса фильтр Рудина – Ошера – Фатеми модель Шамболя Python OpenCV preprocessing filtering noise Gaussian blur Gaussian filter Rudin – Osher – Fatemi filter Chambolle mode Python OpenCV |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | Гомельский государственный университет имени Ф. Скорины |
Citation: | Аксенова, Н.А. Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации для изображений архитектурных планов / Н.А. Аксенова // Проблемы физики, математики и техники. Сер.: Информатика. - 2024. - № 3 (60). - С. 86-91. |
Abstract: | Рассматривается применение сглаживающих фильтров для предварительной обработки изображений архитектурных планов. Проводится сравнительный анализ фильтров Гаусса и Роудина – Ошера – Фатеми (ROF) на базе модели Шамболя. Программные модули реализованы на языке программирования Python с использованием OpenCV. Результаты показали, что для предварительной обработки не сильно зашумленных изображений лучше применять фильтр Гаусса, а для изображений с высоким уровнем шума – фильтр ROF, предотвращающий потерю особых точек углов. = The use of smoothing filters for pre-processing images of architectural plans is considered. A comparative analysis of Gaussian and Roudin – Osher – Fatemi (ROF) filters based on the Chambolle model is carried out. The software modules are implemented in the Python programming language using OpenCV. The results showed that for pre-processing not very noisy images it is better to use a Gaussian filter, and for images with a high noise level it is better to use the ROF filter, which prevents the loss of special corner points. |
URI: | https://elib.gsu.by/handle123456789/69607 |
ISSN: | 2077-8708 |
Appears in Collections: | Проблемы физики, математики, техники. Информатика |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Аксенова_Сравнительный.pdf | 649.52 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.