A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out. A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method. A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5-13 %.
Встановлено, що відомі методи сегментування зображень не можуть бути напряму застосовані до сегменту вання оптикоелектронних зображень бортових систем дистанційного зон дування Землі. Сформульовано мате матична задача сегментування таких зображень. Встановлено, що резуль татом сегментування зображень бор тових систем дистанційного зондуван ня Землі є розділення зображення на штучні об'єкти (об'єкти інтересу) та природні об'єкти (фон). Запропоновано для сегментування зображень вико ристання методу штучної бджолиної колонії. Викладена сутність методу, який передбачає визначення положень агентів, їх міграцію, умов зупинки іте раційного процесу за критерієм міні муму цільової функції та визначен ня оптимального значення порогового рівня. Введена цільова функція, що має фізичний смисл суми дисперсії яскра вості сегментів сегментованого зобра ження. Сформульовано оптимізацій на задача сегментування зображення бортової системи оптикоелектронно го спостереження, яка полягає в мінімі зації цільової функції при певних припу щеннях та обмеженнях. Наведені результати експеримен тального дослідження застосування методу штучної бджолиної колонії до сегментування оптикоелектронного зображення. Експериментальні дослі дження сегментування оптикоелект ронного зображення підтвердили праце здатність методу штучної бджолиної колонії. На сегментованому зображенні для прикладу визначені можливі об'єк ти інтересу, а саме: ємності з нафтою або паливом для літаків, літаки, аеро дромні споруди тощо. Проведена візуальна оцінка якості сегментування. Розраховані помил ки першого та другого роду. Встанов лено, що застосування методу штуч ної бджолиної колонії дозволить під вищити якість обробки оптикоелект ронних зображень. При цьому помил ки сегментування першого та другого роду знижені в середньому на величину від 7 % до 33 %.Ключові слова: дистанційне зон дування Землі, зображення, сегмен тування, метод штучної бджолиної колонії UDC 004.932
The subject matter of the article is the processes of load distribution in mobile communication networks. The object of research is the handover. The goal is to develop a method for redistributing the load between neighboring areas for mobile nodes. The considered base stations are supposed to have the signal-to-noise ratios that are equal or close. The methods that are used: methods of system analysis, methods of digital signal processing. The following results are obtained. The method that allows mobile nodes, whose signal-to-noise ratios are equal or close, to switch to a less loaded base station. This method allows the base station to launch the handover process enabling more even distribution of the load from mobile nodes among neighboring base stations in wireless and mobile networks. In the suggested modification of the method, the function assessing the bandwidth of the uplink channel is added to the base stations, as well a threshold value for using its bandwidth. Thus, when the current value of bandwidth reaches the threshold, the base station starts sending out a message to all mobile nodes and verifies free neighboring areas for switching over mobile nodes. If there are adjacent areas with a lower load, the base station notifies all potential candidates about the necessity of their switching over. The handover process is launched when the available bandwidth of the base station decreases below a certain threshold. Therefore, it is possible to optimize the operation of the WiMAX network with respect to the criterion of the total bandwidth capacity of the base stations. Besides, the results of the comparative analysis of the handover process in networks based on the WiMAX technology that are obtained using the OpNet simulation environment are presented. Conclusions. The suggested approach can be used to improve the basic software of mobile communication networks. When moving a node from one area to another one in access servers, the node allocation tables are adjusted according to the developed method. Also, the suggested method enables improving and balancing the load of the base stations of mobile communication networks. The obtained results enables maintaining the required level of service quality in mobile communication networks.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.