<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">bsuir</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Доклады БГУИР</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Doklady BGUIR</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1729-7648</issn><issn pub-type="epub">2708-0382</issn><publisher><publisher-name>БГУИР</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.35596/1729-7648-2020-18-2-45-52</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">bsuir-2640</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗМЕРА LIFO-СТЕКА ДЛЯ ВЫРАЩИВАНИЯ ОБЛАСТЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>LIFO-STACK SIZE DETERMINATION FOR GROWING OF THE IMAGE REGIONS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Цветков</surname><given-names>В. Ю.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Tsviatkou</surname><given-names>V. Yu.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Цветков Виктор Юрьевич, д.т.н., доцент, заведующий кафедрой инфокоммуникационных технологий</p><p>220013, Республика Беларусь, г. Минск, ул. П. Бровки, д. 6; +375-017-293-84-08</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Tsviatkou Viktar Yur’evich, PhD, Associate Professor, Head of Infocommunication Departmen</p><p>220013, Republic of Belarus, Minsk, P. Brovki str., 6; +375-017-293-84-08</p></bio><email xlink:type="simple">vtsvet@bsuir.by</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>31</day><month>03</month><year>2020</year></pub-date><volume>18</volume><issue>2</issue><fpage>45</fpage><lpage>52</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Цветков В.Ю., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Цветков В.Ю.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Tsviatkou V.Y.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2640">https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2640</self-uri><abstract><p>Рассматривается задача выделения памяти для организации LIFO-стека в алгоритме сегментации изображений на основе выращивания областей. Сегментация разделяет изображение на области с одинаковыми или схожими свойствами и является наиболее требовательным к емкости оперативной памяти процессом. Выращивание областей начинается с окрестностей предварительно выделенных начальных пикселей роста и использует стеки для хранения координат смежных пикселей, присоединяемых к выращиваемой области. Загрузка стеков максимальна, когда размер сегмента совпадает с размером YX изображения. При отсутствии выражения для точного определения размера стека гарантировать устойчивую работу алгоритма выращивания областей, исключающую переполнение выделенной для обработки памяти, можно, только если размер стека принять равным YX. Однако этот подход не учитывает то, что заполнение стеков координат сопровождается также выборкой из них, вследствие чего размер стека всегда меньше YX. В статье предлагается выражение, позволяющее повысить точность определения необходимого размера LIFO-стека для хранения координат смежных пикселей в зависимости от размера изображения. Выражение учитывает условия максимальной загрузки LIFO-стека, когда: а) осуществляется сегментация квадратной области с начальным пикселем роста в углу этой области; б) в окне сканирования смежные пиксели всегда выбираются по порядку с расположением первого выбираемого пикселя в углу окна сканирования. Использование предложенного выражения для расчета необходимой емкости LIFO-стека в условиях его максимальной загрузки в алгоритме сегментации изображений на основе выращивания областей обеспечивает уменьшение числа ячеек памяти LIFO-стека в 2 раза.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This paper considers the problem of memory allocation for the organization of the LIFO-stack in the algorithm for image segmentation based on growing regions is considered. Segmentation divides the image into regions with identical or similar properties and is the most demanding process for the capacity of RAM. The cultivation of areas begins with the neighborhoods of pre-selected initial growth pixels and uses stacks to store the coordinates of adjacent pixels attached to the cultivated region. Stack loading is maximized when the segment size matches the size of the YX image. In the absence of an expression for the exact determination of the size of the stack, it is possible to guarantee the stable operation of the algorithm for growing regions, eliminating the overflow of the memory allocated for processing if the stack size is assumed equal to YX. However, this approach does not take into account the fact that filling the coordinate stacks is also accompanied by a selection of them, which makesthe stack size always smaller than YX. The article proposes an expression that allows one to increase the accuracy of determining the required size of the LIFO-stack for storing the coordinates of adjacent pixels depending on the image size. The expression takes into account the conditions of the maximum load of the LIFO-stack when: a) the segmentation of the square region with the initial growth pixel in the corner of this region is carried out; b) in the scan window, adjacent pixels are always selected in order with the first selectable pixel located in the corner of the scan window. Using the proposed expression to calculate the required capacity of the LIFO-stack under conditions of its maximum load in the image segmentation algorithm based on growing regions provides a 2-fold reduction in the number of LIFO-stack memory cells.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>LIFO-стек</kwd><kwd>сегментация изображений</kwd><kwd>выращивание областей</kwd><kwd>размер стека</kwd><kwd>выделение памяти</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>LIFO-stack</kwd><kwd>image segmentation</kwd><kwd>region growing</kwd><kwd>stack size</kwd><kwd>memory allocation</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 1979;9:62-66. DOI:10.1109/TSMC.1979.4310076.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 1979;9:62-66. DOI:10.1109/TSMC.1979.4310076.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Haralick R.M., Shapiro L.G. Image segmentation techniques. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1985;29(1):100-132. DOI:10.1016/S0734-189X(85)90153-7.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Haralick R.M., Shapiro L.G. Image segmentation techniques. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1985;29(1):100-132. DOI:10.1016/S0734-189X(85)90153-7.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Horowitz S.L., Pavilidis T. Picture segmentation by a tree traversal algorithm. Journal of the ACM. 1976;23(2):368-388. DOI:10.1145/321941.321956.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Horowitz S.L., Pavilidis T. Picture segmentation by a tree traversal algorithm. Journal of the ACM. 1976;23(2):368-388. DOI:10.1145/321941.321956.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Meyer F. Topographic distance and watershed lines. Signal Processing. 1994;38(1):113–125. DOI:10.1016/0165-1684(94)90060-4.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Meyer F. Topographic distance and watershed lines. Signal Processing. 1994;38(1):113–125. DOI:10.1016/0165-1684(94)90060-4.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Moigne J.Le., Tilton J.C. Refining image segmentation by integration of edge and region data. IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 1995;33(3):605-614. DOI:10.1109/36.387576.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Moigne J.Le., Tilton J.C. Refining image segmentation by integration of edge and region data. IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 1995;33(3):605-614. DOI:10.1109/36.387576.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hojjatoleslami S.A., Kittler J. Region Growing: A New Approach. IEEE Transactions on Image Processing. 1998;7(7):1079-1084. DOI:10.1109/83.701170.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hojjatoleslami S.A., Kittler J. Region Growing: A New Approach. IEEE Transactions on Image Processing. 1998;7(7):1079-1084. DOI:10.1109/83.701170.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Cui W., Guan Z., Zhang Z. An Improved Region Growing Algorithm for Image Segmentation. International Conference on Computer Science and Software Engineering. 2008;6:93-96. DOI:10.1109/CSSE.2008.891.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cui W., Guan Z., Zhang Z. An Improved Region Growing Algorithm for Image Segmentation. International Conference on Computer Science and Software Engineering. 2008;6:93-96. DOI:10.1109/CSSE.2008.891.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wirth N. Algorithms and Data Structures. Upper Saddle River: Prentice Hall. 1985.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wirth N. Algorithms and Data Structures. Upper Saddle River: Prentice Hall. 1985.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lipschutz S. Schaum’s Outline of Theory and Problems of Data Structures. New York City: McGraw-Hill Book Company; 1986.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lipschutz S. Schaum’s Outline of Theory and Problems of Data Structures. New York City: McGraw-Hill Book Company; 1986.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kruse R.L., Ryba A.J. Data Structures and Program Design in C++. Upper Saddle River: Prentice Hall; 2000.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kruse R.L., Ryba A.J. Data Structures and Program Design in C++. Upper Saddle River: Prentice Hall; 2000.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
