Determining the boundaries of grayscale image

Authors

  • Kalmykov V.G. https://orcid.org/0000-0001-8928-182X , Институт проблем математических машин и систем НАН Украины, г. Киев, Украина
  • Sharypanov A.V. https://orcid.org/0000-0001-6804-0533 , Институт проблем математических машин и систем НАН Украины, г. Киев, Украина

DOI:

https://doi.org/10.34121/1028-9763-2019-4-52-64

Keywords:

grayscale image, variable resolution, cellular complexes, півтонове зображення, змінна роздільна здатність, клітинні комплекси

Abstract

A grayscale image contains information about an object of interest. Part of the image, free from the object of interest, belongs to background. Known methods of recognition, in particular, statistical methods involve processing the entire area of image. If the background changes unpredictably, processing and recognition quality of such image becomes problematic because the boundary, that separates the object of interest from background, is unknown. The task of object boundaries detection in grayscale images, with heterogeneous background and in the presence of noise with the purpose of further use of these results in recognition problems is urgent. Detection of object boundary in human visual system happens imperceptible, at a subconscious level, even with a high level of noise, which is caused by variable resolution mechanism in human visual system. The paper considers the method and the algorithm for detection of objects boundaries in grayscale images that are presented as discrete implementations of an unknown piece-smooth functions. For adequate presentation the image is considered as a set of cellular complexes, which makes it possible to reproduce the boundaries of objects as one-dimensional lines without thickness, which, in turn, allows to accurately display the smallest details of the object shape at a given resolution. Variable resolution is used in image processing, which enables automatic image processing in the presence of noise without first specifying its parameters. The results of object boundaries detection experiments in a grayscale image are presented in comparison to the results obtained using known methods.

References

1. Вишневський В.В. Еволюція технологічного задуму проекту «Медгрід». Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика (СППР’2017): зб. доп. наук.-практ. конф. з міжнар. участю (м. Київ, 5 червня 2017 р.). Київ: ІПММС НАНУ, 2017. С. 77–80.

2. Кийко В.М., Кийко К.В., Мацелло В.В., Провалов Ю.Л., Шарипанов В.М. Система доступу до приміщення на основі розпізнавання людських облич. УкрОБРАЗ’2006: восьма Всеукр. міжнар. конф. (м. Київ, 28–31 серпня 2006 р.). Київ: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем, 2006. С. 123–126.

3. Старостенко В.И., Шарыпанов В.М., Шарыпанов А.В., Савченко А.С., Легостаева О.В., Макаренко И.Б., Куприенко П.Я. Интерактивный программный комплекс Isohypse для построения геолого-геофизических моделей и его практическое использование. Геофизический журнал. 2016. Т. 38. № 1. С. 30–42.

4. Костенко В.В., Лавренюк І.В., Пономарьов В.М. Дослідження можливостей ефективного використання методів розпізнавання для обробки фотозображень автомобільних номерних знаків. Вісник АМСУ. Технічні науки. 2014. № 1 (51). С. 48–56.

5. Медведев Д.Г. Метод выделения контуров объектов с нечеткими краями на цветных изображениях. Цифровая Обработка Сигналов. 2014. № 3. С. 62–67.

6. Kaas M., Witkin A., Terzopoulos D. Snakes: Active Contour Models. Int. Journal of Computer Vision. 1987. N 1. P. 312–331.

7. Canny J.F. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 1986. Vol. PAMI-8, N 6. P. 679–698.

8. Kovalevsky V. Finite Topology as Applied to Image Analysis. Computer Vision, Graphics and Image Processing. 1989. Vol. 45, N 2. P. 141–161.

9. Александров П.С. Комбинаторная топология. М., Л.: ОГИЗ. Гос. изд-во технико-теорет. лит, 1947. 660 с.

10. Kovalevsky V.A. Geometry of Locally Finite Spaces. Berlin: Dr. Baerbel Kovalevski, 2008. 322 p.

11. Калмыков В., Вишневский В., Власова Т. Структурная модель полутонового изображения и ее использование в задаче сегментации изображения. Intenational Book Series “Information, Science And Computing”, Book 5 “Intelligent Technologies and Applications”. Sofia, 2008. С. 153–160.

12. Kalmykov V., Sharypanov A. Segmentation of Experimental Curves Distorted by Noise. Journal of Computer Science Systems Biology. 2017. Vol. 10, Issue 3. P. 50–55.

13. Подвигин Н.Ф. Динамические свойства нейронных структур зрительной системы. Л.: Наука, 1979. 158 с.

14. Ruksenas O., Bulatov A., Heggelund P. Dynamics of Spatial Resolution of Single Units in the Lateral Geniculate Nucleus of Cat During Brief Visual Stimulation. J Neurophysiol. 2007. N 97. P. 1445–1456.

15. Martin D., Fowlkes C., Tal D., Malik J. A Database of Human Segmented Natural Images and its Application to Evaluating Segmentation Algorithms and Measuring Ecological Statistics. Proc. 8th Int’l Conf. Computer Vision (July 2001). 2001. Vol. 2. P. 416–423. URL: https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/papers/mftm-iccv01.pdf.

Downloads

Views: 56
Downloads: 20

Published

2019-12-01

Issue

Section

INFORMATION AND TELECOMMUNICATION TECHNOLOGY

How to Cite

Determining the boundaries of grayscale image. (2019). Mathematical Machines and Systems, 4, 52–64. https://doi.org/10.34121/1028-9763-2019-4-52-64