Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗМЕРА LIFO-СТЕКА ДЛЯ ВЫРАЩИВАНИЯ ОБЛАСТЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ

https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-2-45-52

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторе

В. Ю. Цветков
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Цветков Виктор Юрьевич, д.т.н., доцент, заведующий кафедрой инфокоммуникационных технологий

220013, Республика Беларусь, г. Минск, ул. П. Бровки, д. 6; +375-017-293-84-08



Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Meyer F. Topographic distance and watershed lines. Signal Processing. 1994;38(1):113–125. DOI:10.1016/0165-1684(94)90060-4.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. Wirth N. Algorithms and Data Structures. Upper Saddle River: Prentice Hall. 1985.

9. Lipschutz S. Schaum’s Outline of Theory and Problems of Data Structures. New York City: McGraw-Hill Book Company; 1986.

10. Kruse R.L., Ryba A.J. Data Structures and Program Design in C++. Upper Saddle River: Prentice Hall; 2000.


Для цитирования:


Цветков В.Ю. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗМЕРА LIFO-СТЕКА ДЛЯ ВЫРАЩИВАНИЯ ОБЛАСТЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ. Доклады БГУИР. 2020;18(2):45-52. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-2-45-52

For citation:


Tsviatkou V.Y. LIFO-STACK SIZE DETERMINATION FOR GROWING OF THE IMAGE REGIONS. Doklady BGUIR. 2020;18(2):45-52. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-2-45-52

Просмотров: 59


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)