ivdon3@bk.ru
Проблема выбора нужного алгоритма сегментации изображения и его реализация в режиме реального масштаба времени возникает в системах, работающих с высокоскоростным потоком видео данных. Маркировка связанных областей – важный шаг в подготовке изображений для формирования обучающих выборок нейронных сетей. В данной работе предложен модифицированный однопроходной алгоритм маркировки изображений для реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС), а также его реализация с использованием Xilinx System Generator for DSP и пакета Matlab/Simulink. Представлены результаты работы алгоритма на тестовых изображениях, а также изображениях, полученных экспериментально. Данный алгоритм был разработан для анализа и оценки качества семян пшеницы посредством классификации их изображений с использованием искусственного интеллекта.
Ключевые слова: маркировка связанных областей, искусственный интеллект, сегментация, потоковая обработка
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
Сведения об авторах выпуска №4 за 2011 год
Ключевые слова: авторы