Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 3
 Görüntüleme 24
 İndirme 4
Devising a method for segmenting images acquired from space optical and electronic observation systems based on the Sine-Cosine algorithm
2022
Dergi:  
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Yazar:  
Özet:

The object of this study is the process of segmentation of images acquired from space optoelectronic surveillance systems. The method to segment images from space optoelectronic surveillance systems based on the Sine-Cosine algorithm involves determining the threshold level; unlike the known ones, the following is carried out in it: – preliminary selection of red-green-blue color space brightness channels in the original image; – calculation of the maximum distance of movement of agents in the image in each brightness channel; – calculation of the values that determine the movement of agents in the image in each brightness channel; – determining the position of agents in the image using trigonometric functions of the sine and cosine in each brightness channel. An experimental study into segmenting images acquired from space optoelectronic surveillance systems based on the Sine-Cosine algorithm was carried out. It was found that the improved method of image segmentation based on the Sine-Cosine algorithm makes it possible to segment the images. In this case, objects of interest, snow-covered objects of interest, background objects, and undefined areas of the image (anomalous areas) are identified. The quality of image segmentation was assessed using the Sine-Cosine algorithm-based method. It was found that the improved segmentation method based on the Sine-Cosine algorithm reduces the segmentation error of the first kind by an average of 21 % and the segmentation error of the first kind by an average of 17 %. Methods of image segmentation can be implemented in software and hardware systems that process images acquired from space optoelectronic surveillance systems. Further studies may involve comparing the quality of segmentation by the method based on the Sine-Cosine algorithm with segmentation methods based on evolutionary algorithms (for example, genetic ones). Author Biographies Hennadii Khudov, Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of Department Department of Radar Troops Tactic

Anahtar Kelimeler:

2022
Yazar:  
0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler












Eastern-European Journal of Enterprise Technologies

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.764
Atıf : 4.485
2023 Impact/Etki : 0.294
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies