Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження

В статті для підвищення якості дешифрування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження запропоновано проводити тематичне сегментування багатомасштабної послідовності таких зображень. Проаналізовано відомі підходи до аналізу багатомасштабної інформації, їх переваги т...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Хижняк І.А.
Format: Article
Language:English
Published: Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University 2018-05-01
Series:Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил
Subjects:
Online Access:http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18721/zhups_2018_2_17.pdf
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1849705380917018624
author Хижняк І.А.
author_facet Хижняк І.А.
author_sort Хижняк І.А.
collection DOAJ
description В статті для підвищення якості дешифрування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження запропоновано проводити тематичне сегментування багатомасштабної послідовності таких зображень. Проаналізовано відомі підходи до аналізу багатомасштабної інформації, їх переваги та недоліки. У якості методу тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень запропоновано обрати метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії), наведено математичне формулювання завдання сегментування багатомасштабної послідовності зображень. У якості параметру, що оптимізується, обрано поріг сегментування, а оптимізація полягає у мінімізації цільової функції. Наведені результати ітераційного процесу визначення порогу на етапах ітерації та удосконалено метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження.
format Article
id doaj-art-0eb96d009f3e4536ab2daeb40b0f497b
institution DOAJ
issn 2073-7378
2518-1661
language English
publishDate 2018-05-01
publisher Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University
record_format Article
series Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил
spelling doaj-art-0eb96d009f3e4536ab2daeb40b0f497b2025-08-20T03:16:29ZengIvan Kozhedub Kharkiv National Air Force UniversityЗбірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил2073-73782518-16612018-05-012(56)10511210.30748/zhups.2018.56.1518721Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереженняХижняк І.А.В статті для підвищення якості дешифрування зображення, що отримано з бортової системи оптико-електронного спостереження запропоновано проводити тематичне сегментування багатомасштабної послідовності таких зображень. Проаналізовано відомі підходи до аналізу багатомасштабної інформації, їх переваги та недоліки. У якості методу тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень запропоновано обрати метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії), наведено математичне формулювання завдання сегментування багатомасштабної послідовності зображень. У якості параметру, що оптимізується, обрано поріг сегментування, а оптимізація полягає у мінімізації цільової функції. Наведені результати ітераційного процесу визначення порогу на етапах ітерації та удосконалено метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження.http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18721/zhups_2018_2_17.pdfметод сегментуванняройовий методштучна бджолина колоніяоптико-електронне зображеннябагатомасштабна послідовністьцільова функціябортова система спостереженняпоріг сегментуванняітераційний процес
spellingShingle Хижняк І.А.
Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил
метод сегментування
ройовий метод
штучна бджолина колонія
оптико-електронне зображення
багатомасштабна послідовність
цільова функція
бортова система спостереження
поріг сегментування
ітераційний процес
title Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
title_full Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
title_fullStr Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
title_full_unstemmed Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
title_short Метод ройового інтелекту (штучної бджолиної колонії) тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень, що отримані з бортової системи оптико-електронного спостереження
title_sort метод ройового інтелекту штучної бджолиної колонії тематичного сегментування багатомасштабної послідовності зображень що отримані з бортової системи оптико електронного спостереження
topic метод сегментування
ройовий метод
штучна бджолина колонія
оптико-електронне зображення
багатомасштабна послідовність
цільова функція
бортова система спостереження
поріг сегментування
ітераційний процес
url http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18721/zhups_2018_2_17.pdf
work_keys_str_mv AT hižnâkía metodrojovogoíntelektuštučnoíbdžolinoíkoloníítematičnogosegmentuvannâbagatomasštabnoíposlídovnostízobraženʹŝootrimanízbortovoísistemioptikoelektronnogosposterežennâ