Алгоритми контурного аналізу зображень - Shamuratov, O. Yu.; Shakhovska, N. B. (Scientific Bulletin of UNFU, 2019)
Порівняно основні властивості нелінійних методів контурного аналізу за вимогами у використанні обмеженості обчислювальних ресурсів апаратних засобів. Для цього було проаналізовано загальні поняття про нелінійні алгоритми пошуку контурів на зображеннях та було обрано 4 методи для проведення подальшого аналізу. З них 3 методи з ковзною маскою 3´3, а саме: оператор Прюітта; оператор Собеля; оператор Кірша та метод з маскою 5´5 – оператор Лапласа. Усі методи протестовано на однаковому зображенні роздільною здатністю 6016´4000 пікселів. Під час порівняння методів особливу увагу приділено використанню обчислювальних ресурсів апаратних засобів, тобто оперативної пам'яті та завантаженості процесора, а також швидкості виконання алгоритму. Оператор Кірша є найбільш ресурсно-витратним методом серед розглянутих, але при цьому його перевага в дуже чутливій масці, що виділяє цей метод для використання навіть за найнижчій загальній яскравості зображення. Оптимальним методом щодо обчислювальної потужності та знаходження контурів є оператор Собеля, це зумовлено використанням маски з коефіцієнтами тільки для середніх значень. Окремо можна виділити оператор Лапласа. Цей метод виконано швидше і має він меншу обчислювальну вартість. При цьому дає не набагато гірший за інші методи результат. Цей метод добре використовувати, якщо обчислювальні потужності є не високими.