Search

The subject of research in the article is the module of automatic segmentation and subtraction of the background, which is created, based on the sequential application of methods of image preprocessing and modified method of interactive segmentation of images and implemented in the system of optical monitoring of the air situation. The aim of the work is to develop an image segmentation module to increase the efficiency of recognition of an air object type on a video image in the system of visual monitoring of the air environment by means of qualitative automatic segmentation. To solve this problem, a modified interactive algorithm in the mode of automatic selection of an object in the image, which allows more accurately, without the participation of the operator, to determine the foreground pixels of the image for further recognition of the type of airborne object. The following tasks are solved in the article: the analysis of existing methods of binarization of color images for semantic segmentation of images, which are used in image recognition systems; the development of a pipeline of methods for automatic segmentation of images in the system of optical monitoring of the air environment. In the work, the following methods are used: methods of digital image processing, methods of filtering and semantic segmentation of images, methods of graph analysis. The following results are obtained: the results of image processing with the proposed module of segmentation and background subtraction confirm the performance of the module procedures. The developed pipeline of methods included in the module demonstrates correct segmentation in 93% of test images in automatic mode without operator participation, which allows us to conclude about the effectiveness of the proposed module. Conclusions: The implementation of the developed module of segmentation and background subtraction for the system of optical monitoring of the air environment allowed to solve the problem of segmentation of video images for further recognition of aerial objects in the system of optical monitoring of the air environment in automatic mode with a high degree of reliability, thus increasing the operational efficiency of this system., Предметом исследования в статье является модуль автоматической сегментации и вычитания фона, созданный на основе конвейера методов предварительной обработки изображения и модифицированного метода интерактивной сегментации изображений, и внедренный в систему оптического мониторинга воздушной обстановки. Целью работы является разработка модуля сегментации изображений для повышения эффективности распознавания типа воздушного объекта на видеоизображении в системе визуального мониторинга воздушной обстановки путем качественной автоматической сегментации. Для решения этой задачи используется модифицированный интерактивный алгоритм в режиме автоматического выделения объекта на изображении, который позволяет точнее без участия оператора определять пиксели переднего плана изображения для дальнейшего распознавания типа воздушного объекта. В статье решаются следующие задачи: анализ существующих методов бинаризации цветного изображения для семантической сегментации изображений, которые используются в системах распознавания образов; разработка конвейера методов для автоматической сегментации изображений в системе оптического мониторинга воздушной обстановки. В работе используются методы: методы цифровой обработки изображений, методы фильтрации и семантической сегментации изображений, методы анализа графов. Получены следующие результаты: результаты обработки изображений с помощью предложенного модуля сегментации и вычитания фона подтверждают работоспособность процедур модуля. Разработанный конвейер методов, включенных в модуль, демонстрирует правильную сегментацию в 93% тестовых изображений в автоматическом режиме без участия оператора, что позволяет сделать вывод об эффективности применения предложенного модуля. Выводы: Внедрение разработанного модуля сегментации и вычитания фона для системы оптического мониторинга воздушной обстановки позволило с высокой степенью достоверности решить задачу сегментации видеоизображений для дальнейшего распознавания воздушных объектов в системе оптического мониторинга воздушной обстановки в автоматическом режиме, благодаря чему увеличилась эффективность эксплуатации данной системы., Предметом дослідження у статті є модуль автоматичної сегментації та віднімання фону, створений на основі конвеєра методів попередньої обробки зображення та модифікованого методу інтерактивної сегментації зображень, та впроваджений у систему оптичного моніторингу повітряної обстановки. Метою роботи є розробка модуля сегментації зображень для підвищення ефективності розпізнавання типу повітряного об’єкта на відеозображенні у системі візуального моніторингу повітряної обстановки шляхом якісної автоматичної сегментації. Для вирішення цього завдання використовується модифікований інтерактивний алгоритм у режимі автоматичного виділення об’єкта на зображенні, що дозволяє точніше без участі оператора визначати пікселі переднього плану зображення для подальшого розпізнавання типу повітряного об’єкта. У статті вирішуються такі задачі: аналіз існуючих методів бінаризації кольорового зображення для семантичної сегментації зображень, що використовуються у системах розпізнавання образів; розробка конвеєра методів автоматичної сегментації зображень у системі оптичного моніторингу повітряної обстановки. У роботі використовуються методи: методи цифрової обробки зображень, методи фільтрації та семантичної сегментації зображень, методи аналізу графів. Отримано такі результати: результати обробки зображень за допомогою запропонованого модуля сегментації та віднімання фону підтверджують працездатність процедур модуля. Розроблений конвеєр методів, включених у модуль, демонструє правильну сегментацію 93% тестових зображень в автоматичному режимі без участі оператора, що дозволяє зробити висновок про ефективність застосування запропонованого модуля. Висновки: Впровадження розробленого модуля сегментації та віднімання фону для системи оптичного моніторингу повітряної обстановки дозволило з високим ступенем достовірності вирішити задачу сегментації відеозображень для подальшого розпізнавання повітряних об’єктів у системі оптичного моніторингу повітряної обстановки в автоматичному режимі, завдяки чому збільшилася ефективність експлуатації цієї системи.

The subject matter of research in the article is the morphological structure of bone tissue in the lumbar spine, visualized by tomography in the sagittal and axial planes. The goal of the research is to create the most informative investigation method for analyzing the structure of bone tissue, taking into account pathology in the form of metastatic bone lesions. This is justified by the fact that the detection of pathological processes is one of the most important tasks of image processing and analysis; at the same time, early diagnosis of various pathologies, including cancer, significantly increases the chances of patient recovery. Tasks: to consider the existing modern methods for analyzing the structure of bone tissue, to develop and propose a method for detecting bone tissue pathology in multiple myeloma. For the development of methods for the analysis of tomographic images with lesion of the bone structure, one of the fundamental issues is visualization of tomographic data. In this case, it is advisable to provide modules for both two-dimensional and three-dimensional visualization with methods of processing and segmentation of vertebral bodies, as well as correcting the results obtained in an interactive mode. The research uses methods of improving the quality of images, filtering using adaptive local filters, segmentation and stereology methods, cluster analysis method. The result of the work is to obtain a method suitable for use in the analysis of bone tissue with its accompanying pathology in the form of bone metastases. This method will be the basis for the further development of a method aimed at analyzing the microstructure of bone tissue, which will significantly increase the accuracy of calculations. Conclusions. The relevance of the topic under study is of vital importance for a huge number of patients suffering from cancer. In the course of the research, algorithms for processing and analyzing input images were developed, taking into account the modality of the input data. This makes it possible to develop the next stage of analysis aimed at the microstructure of the bone tissue., Предметом исследования в статье является морфологическая структура костной ткани в поясничном отделе позвоночника, визуализированная томографией в сагиттальной и аксиальной плоскостях. Целью работы является создание наиболее информативного метода исследования для анализа структуры костной ткани с учетом патологии в виде метастатического поражения костей. Это обосновано тем, что обнаружение патологических процессов является одной из важнейших задач обработки и анализа изображений; при этом ранняя диагностика различных патологий, включая рак, значительно увеличивает шансы восстановления пациентов Задачи: рассмотреть существующие современные методы анализа структуры костной ткани, разработать и предложить метод выявления патологии костной ткани при множественной миеломе. Для разработки методов анализа томографических изображений при поражении костной структуры одним из основополагающих вопросов является наглядная визуализация томографических данных. При этом целесообразно предусмотреть модули как двухмерной, так и трехмерной визуализации с методами обработки и сегментации тел позвонков, а также коррекции получаемых результатов в интерактивном режиме. В работе используются методы повышения качества изображений, фильтрации с применением адаптивных локальных фильтров, методы сегментации и стереологии, метод кластерного анализа. Результатом работы является получение метода, пригодного для использования в анализе костной ткани с сопутствующей ее патологией в виде костных метастазов. Данный метод будет основой для дальнейшей разработки метода, направленного на анализ микроструктуры костной ткани, что в разы увеличит точность расчетов. Выводы. Актуальность исследуемой темы имеет жизненно важное значение для огромного количества пациентов, страдающих онкозаболеваниями. В процессе исследования были разработаны алгоритмы обработки и анализа входных изображений с учетом модальности входных данных. Это дает возможность разрабатывать следующий этап анализа, направленный на микроструктуру костной ткани., Предметом дослідження в статті є морфологічна структура кісткової тканини у поперековому відділі хребта, візуалізована томографією в сагітальній і аксіальній площинах. Метою роботи є створення найбільш інформативного методу дослідження аналізу структури кісткової тканини з урахуванням патології у вигляді метастатичного ураження кісток. Це обумовлено тим, що виявлення патологічних процесів є однією з найважливіших задач обробки та аналізу зображень; при цьому рання діагностика різних патологій, включаючи рак, значно збільшує шанси відновлення пацієнтів Завдання: розглянути існуючі сучасні методи аналізу структури кісткової тканини, розробити і запропонувати метод виявлення патології кісткової тканини при множинній мієломі. Для розробки методів аналізу томографічних зображень при ураженні кісткової структури одним з основоположних питань є наочна візуалізація томографічних даних. При цьому доцільно передбачити модулі як двомірної, так і тримірної візуалізації з методами обробки і сегментації тіл хребців, а також корекції отриманих результатів в інтерактивному режимі. В роботі використовуються методи підвищення якості зображень, фільтрації із застосуванням адаптивних локальних фільтрів, методи сегментації і стереологіі, метод кластерного аналізу. Результатом роботи є отримання методу, придатного для використання в аналізі кісткової тканини з супутньою патологією у вигляді кісткових метастазів. Даний метод буде основою для подальшої розробки методу, спрямованого на аналіз мікроструктури кісткової тканини, що в рази збільшить точність розрахунків. Висновки. Актуальність досліджуваної теми має життєво важливе значення для величезної кількості пацієнтів, які страждають на онкозахворювання. У процесі дослідження було розроблено алгоритми обробки і аналізу вхідних зображень з урахуванням модальності вхідних даних. Це дає можливість розробляти наступний етап аналізу, спрямований на мікроструктуру кісткової тканини.