Використання клітинних автоматів для вирішення задач фільтрації шумів та виявлення контурів зображень

Автор(и)

  • Oleksandr Zhezherun Національний університ «Києво-Могилянська академія», Ukraine
  • Bohdan Kalitovskyi Національний університ «Києво-Могилянська академія», Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2019.2.66-72

Ключові слова:

клітинні автомати, обробка зображень, шумозаглушення, визначення контурів, лінійне правило

Анотація

У статті проведено огляд застосування клітинних автоматів для обробки та аналізу зображень. Наведено опис фільтрів, що можуть видаляти імпульсний шум із пошкоджених шумом зображень, і методів визначення контурів на зображеннях, реалізованих на основі клітинних автоматів. Продуктивність цих підходів було порівняно із традиційними методами: медіанним фільтром (для шумозаглушення) та перехресним оператором Робертса, оператором Собеля–Фельдмана, оператором Лапласа (для визначення контурів). Це порівняння засвідчує, що наведені методи на основі клітинних автоматів є дуже перспективними для фільтрації імпульсних шумів і виявлення контурів зображень.

Біографії авторів

Oleksandr Zhezherun, Національний університ «Києво-Могилянська академія»

кандидат фізико-математичних наук, завідувач кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

zhezherun@ukma.edu.ua

Bohdan Kalitovskyi, Національний університ «Києво-Могилянська академія»

студент напряму «Інженерія програмного забезпечення» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

Посилання

  1. Bol’shakov, A. A., & Buldakov, N. S. (2010). Ispol’zovanie kletochnyh avtomatov dlja obrabotki izobrazhenij minnyh polej. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo universiteta, 4, 2 (50), 120–124 [in Russian].
  2. Choudhury, P. P., Nayak, B. K., Sahoo, S., & Rath S. P. (2008). Theory and Applications of Two-dimensional, Null boundary, Nine neighborhood, Cellular Automata Linear rules. arXiv:0804.2346, cs.DM;cs.CC; cs.CV.
  3. Deepak, R., Nayak, Sumit K. Sahu, & Jahangir, Mohammed (2014). A cellular automata based Optimal Edge Detection Technique using twenty-five neighborhood model. International Journal of Computer Applications, 84 (10). doi: https://doi.org/10.5120/14614-2869
  4. Digital image processing using MATLAB: digital image representation. Retrieved from https://blogs.mathworks.com/steve/2011/08/26/digital-image-processing-using-matlab-digital-image-repre-sentation.
  5. Evsjutin, O. O. (2014). Issledovanie diskretnyh orthogonal’nyh preobrazovanij, poluchaemyh s pomoshh’ju dinamiki kletochnyh avtomatov. Komp’juternaja optika, 38, 2, 315–321 [in Russian].
  6. Gardner, M. (1970). The fantastic combinations of John Conway’s new solitaire game “life”. Scientific American, 223, 120–123.
  7. Gonzalez, Rafael C., & Woods, Richard E. (2007). Digital Image Processing. Pearson Prenctice Hall.
  8. Evsjutin, O. O. (2012). Metod szhatija cifrovyh izobrazhenij na osnove blochnyh kletochnyh avtomatov (Dis. kand. tehn. nauk). Tomsk [in Russian].
  9. Evsjutin, O. O. (2013). Programnyj kompleks dlja postroenija i issledovanija dekorrelirujushhih kletochnyh preobrazovanij i szhatij cifrovyh izobrazhenij na ih osnove. In Evsjutin, O. O., Shelupanov, A. A., Rososhek, S. K., & Meshherjakov, R. V. Szhatie cifrovyh izobrazhenij. Moskva [in Russian].
  10. Evsjutin, O. O., & Milihin, M. M. (2012). Szhatie cifrovyh izobrazhenij, ispol’zuemyh v geoinformacionnoj sisteme jelektronnogo general’nogo plana promyshlennogo predprijatija. Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem upravlenija i radiojelektroniki, 2 (26), 224–229 [in Russian].
  11. Klitynnyi avtomat. Retrieved from https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D1%96%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82.
  12. Mohammed, J., & Deepak, R. N. (2010). An Efficient Edge Detection Technique by Two Dimensional Rectangular Cellular Automata.
  13. Neumann, J. von. (1966). Theory of Self-Reproducing Automata. University of Illinois Press.
  14. Obrabotka izobrazhenij. Retrieved from https://ru.wikibooks.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.
  15. Peer, M. A., Fasel, Qadir, & Khan, K. A. (2012). Investigations of Cellular Automata Game of Life Rules for Noise Filtering and Edge Detection. I. J. Information Engineering and Electronic Business, 2, 22–28. doi: https://doi.org/10.5815/ijieeb.2012.02.04
  16. Prett, U. (1982). Cifrovaja obrabotka izobrazhenij. Kniga 2. Moskva [in Russian].
  17. Rosin, P. L., Adamatzky, A., & Xianfang, Sun. (2014). Cellular Automata in Image Processing and Geometry. Springer.
  18. Rosin, P. L., & Xianfang, Sun. (2014). Edge Detection Using Cellular Automata. In Rosin, P. L., Adamatzky, A., & Xianfang, Sun. Cellular Automata in Image Processing and Geometry. Springer, 85–103. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-06431-4_5
  19. Rosin, P. L. (2005). Training cellular automata for image processing. In Scandinavian Conference on Image Analysis, 195–204.
  20. Selvapeter, P. J., & Wim, Hordijk (2009). Cellular Automata for Image Noise Filtering. In World Congress on Nature Biologically Inspired Computing, 193– 197. doi: https://doi.org/10.1109/nabic.2009.5393684
  21. Shukla, A. P. (2016). Training Cellular Automata for Image Edge Detection. Romanian Journal of Information Science and Technology, 19, 4, 338–359.
  22. Sujasov, D. I. (2008). Vydelenie strukturnyh priznakov izobrazhenij simvolov na osnove kletochnyh avtomatov s metkami. Nauchno-tehnicheskij vestnik informacionnyh tehnologij, mehaniki i optiki, 48, 14–20 [in Russian].
  23. Tukey, J. W. (1971). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley, Reading, Mass.
  24. Turkmenova, R. T. (2016). Metody raspoznavanija teksta na uzbekskom jazyke na osnove kletochnyh avtomatov. Sovremennye materialy, tehnika i tehnologii, 1 (4), 215–220 [in Russian].
  25. Wolfram, S. A. (2002). New Kind of Science. Wolfram Media.
  26. Wongthanavasu, S. (2001). Cellular Automata for Medical Image Processing. In Salcido A. (ed.). Cellular Automata – Innovative Modelling for Science and Engineering, 395–410. doi: https://doi.org/10.5772/15852

##submission.downloads##

Як цитувати

[1]
O. Zhezherun і B. Kalitovskyi, «Використання клітинних автоматів для вирішення задач фільтрації шумів та виявлення контурів зображень», NRPCOMP, т. 2, с. 66–72, Груд 2019.

Номер

Том 2 (2019): НАУКОВІ ЗАПИСКИ НАУКМА. КОМП'ЮТЕРНІ НАУКИ

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Oleksandr Zhezherun, Bohdan Kalitovskyi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

а) Автори зберігають за собою авторські права на твір на умовах ліцензії CC BY 4.0 Creative Commons Attribution International License, котра дозволяє іншим особам вільно поширювати (копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі) та змінювати (міксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних) опублікований твір на умовах зазначення авторства.

б) Журнал дозволяє автору (авторам) зберігати авторські права без обмежень.

в) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо поширення твору (наприклад, розміщувати роботу в електронному репозитарії), за умови збереження посилання на його першу публікацію. (Див. Політика Самоархівування)

г) Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у репозитаріях) тексту статті, як до подання його до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).