Инструментальные средства Эффективные алгоритмы Tools Algorithmic efficiency ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS [ Том 11. <...> 2016 ] Д. А. Рощин, канд. техн. наук, ФГБУ «3 ЦНИИ», г. Москва, whwhwh@mail.ru Повышение точности обнаружения контура на цифровых изображениях объектов шарообразной формы Рассмотрены различные методы обнаружения контура объекта, имеющего форму шара, на цифровом изображении. <...> Проводится сравнительный анализ методов в целях определения наиболее точного и устойчивого к влиянию порогового коэффициента, используемого в качестве детектора границ объекта. <...> Предложен метод определения градиента путем вычисления максимальных значений оператора Лапласа, позволяющий существенно уменьшить погрешность обнаружения контуров и избежать появления грубых ошибок при дальнейшей оценке геометрических параметров объекта. <...> Ключевые слова: цифровая обработка изображений, обнаружение контуров, метод Ди Зензо, аппроксимация окружностью, повышение точности. <...> К тому же качество полученного изображения зависит от множества факторов: характеристик фотокамеры, ракурса съемки, освещенности сцены, а также скорости перемещения самих объектов на сцене относительно точки съемки [1; 2]. <...> Но несмотря на все многообразие внешних факторов, влияющих на качество снимка, фотография остается практически единственным визуальным носителем информации, способным содержать совокупное представление о форме интересующего нас объекта, его размере, цвете, а также пространственном положении относительно других объектов. <...> Любые задачи, связанные с определеФ нием геометрических параметров объекта на изображении, начинаются с предварительного выделения его на фоне других объектов [3]. <...> Для этого очень важно, чтобы объотография — это лишь проекция предметов на плоскость изображения, и судить о свойствах и характеект обладал уникальными цветовыми характеристиками, был светлее (темнее) других объектов или же содержал присущий только ему <...>