↗️Научные новости!
Делимся новой интересной статьей с участием нашего научного коллектива:
Using MAZA Library to Process Soil and Other Porous Media XCT Images (R. V. Vasilyev, M. Gravey, A. A. Ananev, A. M. Cherkasov, A.N. Khlyupin, M. V. Karsanina, K. N. Abrosimov, K. D. Tolstygin & K. M. Gerke) в журнале Eurasian Soil Science.
❔ В работе изучается и решается проблема отсутствия корректных современных локальных алгоритмов пороговой обработки для сегментации рентгеновских томографических изображений.
💬 Авторы предлагают бесплатную библиотеку с графическим пользовательским интерфейсом, в которой реализованы все основные алгоритмы бинаризации: indicator kriging, region growing, converging active contours и Markov random field. Предлагаемая библиотека MAZA (MAjor binariZAtion library) также содержит фильтры для предварительной обработки изображений.
💡 Авторами дополнительно были изучены и описаны чувствительность параметров методов сегментации к различным факторам и их вычислительная сложность с точки зрения затрат процессорного времени.
📍 Среди алгоритмов сегментации не был выявлен явный лидер → выбор подхода зависит от имеющегося у исследователя рентгеновского изображения и его качества.
Подробнее об исследовании — по ссылке выше.
#physlab_papers
Делимся новой интересной статьей с участием нашего научного коллектива:
Using MAZA Library to Process Soil and Other Porous Media XCT Images (R. V. Vasilyev, M. Gravey, A. A. Ananev, A. M. Cherkasov, A.N. Khlyupin, M. V. Karsanina, K. N. Abrosimov, K. D. Tolstygin & K. M. Gerke) в журнале Eurasian Soil Science.
❔ В работе изучается и решается проблема отсутствия корректных современных локальных алгоритмов пороговой обработки для сегментации рентгеновских томографических изображений.
💬 Авторы предлагают бесплатную библиотеку с графическим пользовательским интерфейсом, в которой реализованы все основные алгоритмы бинаризации: indicator kriging, region growing, converging active contours и Markov random field. Предлагаемая библиотека MAZA (MAjor binariZAtion library) также содержит фильтры для предварительной обработки изображений.
💡 Авторами дополнительно были изучены и описаны чувствительность параметров методов сегментации к различным факторам и их вычислительная сложность с точки зрения затрат процессорного времени.
📍 Среди алгоритмов сегментации не был выявлен явный лидер → выбор подхода зависит от имеющегося у исследователя рентгеновского изображения и его качества.
Подробнее об исследовании — по ссылке выше.
#physlab_papers