<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Рабцевич В. В.</author>
     <author>Цветков В. Ю.</author>
     <author>Кузнецова Т. А.</author>
     <author>Чижик С. А.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Сегментация АСМ-изображений на основе волнового выращивания областей локальных максимумов с выбором пикселов в порядке убывания значений</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>сегментация изображений</keyword>
    <keyword>атомная силовая микроскопия</keyword>
    <keyword>выращивание областей</keyword>
    <keyword>водораздел Винсента–Солли</keyword>
    <keyword>локальный максимум</keyword>
    <keyword>АСМ-изображения</keyword>
    <keyword>маркерный водораздел</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2019</year>
    <pub-dates>
     <date>2019-06-29</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.29235/1561-8358-2019-64-2-215-231</doi>
   <journal>Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук</journal>
   <abstract>Разработан алгоритм сегментации изображений атомной силовой микроскопии (АСМ), использующий волновое выращивание областей вокруг локальных максимумов в результате присоединения к ним соседних пикселов, выбираемых в порядке убывания значений. Сущность алгоритма состоит в использовании порога яркости, постепенно изменяющегося от максимума к минимуму, для выбора точек роста или для присоединения к существующим областям. Особенностями разработанного алгоритма сегментации являются итеративно расширяемые границы, выбор начальных точек роста и точек, присоединяемых к областям с ориентацией на значения порога с постепенным снижением от максимума к минимуму. Указанные особенности позволили устранить ошибки, характерные для алгоритмов маркерного водораздела, выращивания областей и водораздела по классическому алгоритму Винсента–Солли, которые обычно используются при сегментации АСМ-изображений. Разработанный алгоритм сравнивался со следующими стандартными алгоритмами: классический алгоритм водораздела, маркерный водораздел, выращивание областей. Сравнение проводилось на тестовых и оригинальных АСМ-изображениях. Алгоритмы реализовывались на Matlab и С++. Для количественной оценки ошибок сегментации использовался набор бинарных масок. Эксперименты показали, что разработанный алгоритм обеспечивает выделение границ областей без ошибок и более высокую скорость сегментации в сравнении с алгоритмами выращивания областей и водораздела Винсента–Солли. Полученный результат может быть использован для обработки АСМ-изображений поверхностей неорганических материалов в субмикро- и наноразмерном диапазоне.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/13456</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/13422</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
