Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/43942| Title: | Полуавтоматический алгоритм построения контура площадных объектов на мультиспектральном спутниковом снимке |
| Authors: | Недзьведь, А. А. Qing, Bu Белоцерковский, А. М. Nedzvedz, A. Qing, Bu Belotserkovsky, A. |
| Other Titles: | Semi-Automatic Algorithm for Constructing the Contour of Area Objects on Multispectral Satellite Image |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Citation: | Недзьведь, А. А. Полуавтоматический алгоритм построения контура площадных объектов на мультиспектральном спутниковом снимке / А. А. Недзьведь, Bu Qing, А. М. Белоцерковский // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2024. - № 1 (42). - С. 8-17. - DOI: 10.52928/2070-1624-2024-42-1-8-17 |
| Abstract: | Формализована задача полуавтоматического построения контура площадных объектов по спутниковым мультиспектральным изображениям и представлен алгоритм решения с использованием метода главных компонент (Principal Component Analysis – PCA) и алгоритма Дейкстры. Акцент сделан на оптимизации PCA при помощи годовых матриц для изображений одной классовой принадлежности, а также на оптимизации алгоритма Дейкстры при помощи методов динамического программирования. Контур рассматривается как граница объекта, которую можно использовать для его сегментации и классификации. Полуавтоматический контур принимает заданные оператором опорные точки. Формализация алгоритма завершена. |
| metadata.local.description.annotation: | This article formalizes the problem of semi-automatic construction of the contour of area objects from satellite multispectral images and presents a solution algorithm using PCA and Dijkstra's algorithm. The emphasis of the article is on optimizing PCA using annual matrices for images of the same class, as well as optimizing the Dijkstra algorithm using dynamic programming methods. The contour is considered as the boundary of an object, which can be used for its segmentation and classification. The semi-automatic contour accepts reference points specified by the operator. The formalization of the algorithm is completed. |
| URI: | https://elib.psu.by/handle/123456789/43942 |
| metadata.dc.rights: | open access |
| metadata.dc.identifier.doi: | 10.52928/2070-1624-2024-42-1-8-17 |
| Appears in Collections: | 2024, № 1 (42) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.