Название статьи:
Методы сегментации аврорального овала на изображениях (часть 2)
Авторы: Гаращенко А.А., аспирант, Институт информационных технологий и анализа данных, Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
garashchenkoaa@mail.ru Для цитирования:
Гаращенко А.А. Методы сегментации аврорального овала на изображениях (часть 2) / А.А. Гаращенко. — DOI 10.17150/2713-1734.2024.6(3).282-299. — EDN TUMCSR // System Analysis & Mathematical Modeling. — 2024. — Т. 6, № 3. — С. 282–299.
В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ
Год: 2024 Том: 6 Номер журнала: 3
Страницы: 282-299
Тип статьи: Обзорная статья
УДК: 004.932
DOI: 10.17150/2713-1734.2024.6(3).282-299
Аннотация:
В работе представлен обзор исследований, проведенных в период с 2014 по 2019 гг., по сегментации аврорального овала на изображениях. В качестве исходных данных использовались карты полного неба и изображения в ультрафиолетовом спектре. Рассматривались следующие методы: улучшенный метод установки уровней для быстрой сегментации аврорального овала (SIIALSM), региональная модель активного контура с адаптивным порогом, метод двойного набора уровней на основе локальной информации c введением предыдущей величины формы в структуру набора уровней.
Ключевые слова: авроральные возмущения, авроральный овал, сегментация изображений
Финансирование: Работа выполнена в рамках государственного задания FZZS-2024-0003.
Информация о статье: Дата поступления: 22 марта, 2024 г.; дата принятия к публикации: 1 октября 2024 г.; дата онлайн-размещения: 17 октября 2024 г.
Список цитируемой литературы: - Yang X., Gao Х., Tao D., Liu W. Improving Level Set Method for Fast Auroral Oval Segmentation. IEEE transactions on Image Processing, 2014, Vol. 23, no. 7, pp. 2854-2865.
- Hou X., Zhang L. Saliency Detection: A Spectral Residual Approach. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Minneapolis, June 18, 2007. Minneapolis, 2007. pp. 1-8.
- Yang X., Gao Х., Li J., Hfn B. A Shape-Initialized and Intensity-Adaptive Level set Method for Auroral Oval Segmentation. Information Sciences, 2014, vol. 277, pp. 794-807.
- Chang Q., Yang T. A Lattice Boltzmann Method for Image Denoising. IEEE Transactions on Image Processing, 2009, vol. 18, no. 12, pp. 2797-2802.
- Chen Y., Yan Z., Chu Y. Cellular Automata Based Level set Method for Image Segmentation. International Conference on Complex Medical Engineering, 2007, pp. 171-174.
- Zhao Y. Lattice Boltzmann Based PDE Solver on the GPU. The visual computer, 2008, vol. 24, pp. 323-333.
- Osher S., Fedkiw R., Piechor K. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. Appl. Mech. Rev, 2004, vol. 57, no. 3, pp. B15-B15.
- Shi J., Lei Y., Wu J., Jeon G. Uncertain Active Contour Model based on Rough and Fuzzy Sets for Auroral Oval Segmentation. Information Sciences, 2019, vol. 492, pp. 72-103.
- Li C., Хu C., Gui C. Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, vol. 19, no. 12, pp. 3243-3254.
- Maji P., Paul S. Rough-Fuzzy Clustering for Grouping Functionally Similar Genes from Microarray Data. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2012, vol. 10, no. 2, pp. 286-299.
- Banerjee A., Maji P. Rough-Probabilistic Clustering and Hidden Markov Random Field Model for Segmentation of HEp-2 cell and Brain MR Images. Applied Soft Computing, 2016, vol. 46, pp. 558-576.
- Chan T. F., Vese L. A. Active Contours without Edges. IEEE Transactions on Image Processing, 2001, vol. 10, no. 2, pp. 266-277.
- Pereira C. L., Bastos C.A.C.M., Ren T.I., Cavalcanti G.D.C. Fuzzy Active Contour Models. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Taipei, Taiwan, June 27-30, 2011. Taipei, Taiwan, 2011, pp. 1621-1627.
- Shi J., Wu J., Paul F., Jiao L. A Partition-Based Active Contour Model Incorporating Local Information for Image Segmentation. The Scientific World Journal, 2014, vol. 2014, iss. 1, pp. 840305
- Meng Y., Zhou Z., Liu Y., Luo Q. A Prior Shape-Based Level-Set Method for Auroral Oval Segmentation. Remote sensing letters, 2019, vol. 10, no. 3, pp. 292-301.
- Yang P., Zhou Z., Shi H., Mtng Y. Auroral Oval Segmentation Using Dual Level Set Based on Local Information. Remote sensing letters, 2017, vol. 8, no. 12, pp. 1112-1121.