| dc.contributor.author | Заерко, Д. В. | |
| dc.contributor.author | Липницикий, В. А. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2021-01-28T11:21:01Z | |
| dc.date.available | 2021-01-28T11:21:01Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.citation | Заерко, Д. В. Алгоритм весового определения граничных пикселей = Weighted determination algoritm of boundary pixels / Д. В. Заерко, В. А. Липницикий // Системный анализ и прикладная информатика. – 2020. – № 4. – С. 23-30. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/84860 | |
| dc.description.abstract | При работе с методами подавления цифрового шума, основанных на операций двумерной свертки, возникает необходимость обхода алгоритмами граничных пикселей в пиксельной матрице полутонового изображения. Проблема возникает в связи с особенностью самого алгоритма свертки, по которому происходит воздействие центра ядра матрицы свертки к элементу пиксельной матрицы. Данная особенность характерна для целого класса методов, использующих операцию двумерной свертки. Существует ряд примитивных способов ее решения, однако, ни один из этих способов не соблюдает консенсус между экономным использованием ресурсов и заполнением граничных пикселей кодом (числом бит на пиксел) полутона, наиболее близким по полутонам с соседними пикселями. Объект исследования в статье – пиксельная матрица полутонового изображения. Предмет изучения – алгоритмы заполнения граничных пикселей близким кодом полутона при воздействии ядра на пиксельную матрицу полутонового изображения. Основная цель – создание эффективного алгоритма заполнения граничных пикселей матрицы близкими по коду полутона с соседними для последующего использования этих граничных значений при выполнении двумерной свертки. Заполненные граничные пиксели позволят учесть в операции свертки все пиксели исходного полутонового изображения. Предлагается алгоритм заполнения проблемного граничного пикселя на этапе пошагового вычисления величины влияния центра ядра свертки на пиксел, при обращении к которому алгоритм свертки выходит за границы пиксельной матрицы оригинального полутонового изображения. Алгоритм учитывает «особые» случаи выхода за границы и позволяет при обращении к несуществующему элементу определить код полутона пикселя. Алгоритм прост для программирования и легко интегрируется с базовым алгоритмом работы двумерной свертки в методах подавления цифрового шума. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Алгоритм весового определения граничных пикселей | ru |
| dc.title.alternative | Weighted determination algoritm of boundary pixels | ru |
| dc.type | Article | ru |
| local.description.annotation | While working with digital noise reduction techniques, which are based on theory of convolution matrix and used convolution operation, it necessary to use algorithms to bypass boundary pixels in the image pixel matrix. The problem exists because convolution itself algorithm have peculiarity, it mean that peculiarity convolution kernel used to each element of pixel matrix. That feature characterize a lot of classes of methods which used idea of convolution matrix. There are a lot of primitive ways to solve it, but none of these ways made a consensus between economical use of resources and filling border pixels with colour coding, which is not so far from colours of corresponding pixels. The object of research is pixel matrix of image. The subject of study is algorithms for filling boundary pixels when superimposing a convolution matrix on a pixel matrix of an image. The main target is creating of effective filled algorithm for border pixels which are close to code colour to relation pixels for used in convolution matrix. Filled border pixels will use to operation convolution for each pixels original image. Algorithm of filled border pixels by step of applied convolution kernel anchors to the pixel, when pixel accessing in convolution algorithm goes beyond the pixel matrix of the original image. Algorithm takes into account the «special» cases of overstepping and allows to do fast calculation to determine the colour code of the missing pixel. The algorithm is simple to program and easily integrates with the basic convolution matrix algorithm in digital image defects. | ru |
