Исследование методов выделения границ в задаче распознавания объектов на изображениях с низкой контрастностью

Резюме: В работе рассматриваются методы выделения границ по отдельности и в сочетании со сглаживающими фильтрами для применения в задаче распознавания объектов на изображениях с низкой контрастностью. В качестве методов выделения границ рассматриваются фильтры Собеля, Кэнни, Оцу и пороговой бинаризации. В качестве сглаживающих фильтров рассматриваются медианный и Гауссов. Качество работы фильтров оценивается с помощью пикового отношения сигнала к шуму (PSNR) и индекса структурного сходства (SSIM).

Ключевые слова: методы выделения границ, распознавание объектов, фильтр Собеля, алгоритм Кэнни, фильтр Оцу, пороговая бинаризация.

E.V. Belyaeva, M.A. Zemtsova

Research of edge detection methods in the task of pattern recognition on images with low contrast

Summary: The article discusses edge detection methods separately and combinations of edge detection filters with antialiasing filters in the task of pattern recognition on images with low contrast. Sobel, Canny, Otsu and thresholding filters are considered as edge detection methods. Median and Gaussian filters are considered as smoothing filters. The performance of the filters is assessed using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and the structural similarity index (SSIM).

Keywords: edge detection methods, pattern recognition, Sobel, Canny, Otsu, thresholding.

doi: 10.34219/2078-8320-2021-12-1-123-128