The 4 references with contexts in paper P. Kutlunin E., S. Belim V., П. Кутлунин Е., С. Белим В. (2016) “Использование алгоритма кластеризации для разбиения изображения на односвязные области // Usage of Clustering Algorithm to Segment Image into Simply Connected Domains” / spz:neicon:technomag:y:2015:i:3:p:269-281

1
Барталев С.А., Ховратович Т.С. Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8, No 1. С. 44-62.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1379
    Prefix
    Введение Проблема выделения на изображениях односвязных областей является актуальной при решении большого количества прикладных задач, таких как обработка спутниковых фотографий поверхности земли
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , обработка снимков биологических объектов под микроскопом [3], обработка медицинских данных [4,5], локализация текста на изображениях [6, 7] и т.д. Задача разбиения цифровых изображений на связные области решалась в различных постановках для различных типов изображений.

2
Катаев С.Г., Кусков А.И. Проблемы исследования геофизических полей // Вестник ТГПУ. 2000. No 2 (15). С. 21-27.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1379
    Prefix
    Введение Проблема выделения на изображениях односвязных областей является актуальной при решении большого количества прикладных задач, таких как обработка спутниковых фотографий поверхности земли
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , обработка снимков биологических объектов под микроскопом [3], обработка медицинских данных [4,5], локализация текста на изображениях [6, 7] и т.д. Задача разбиения цифровых изображений на связные области решалась в различных постановках для различных типов изображений.

3
Yingying Deng, Qingmin Liao. An accurate segmentation method for white blood cell images // Proc. 2002 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. IEEE, 2002. P. 245-248. DOI: 10.1109/ISBI.2002.1029239
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1451
    Prefix
    Введение Проблема выделения на изображениях односвязных областей является актуальной при решении большого количества прикладных задач, таких как обработка спутниковых фотографий поверхности земли [1, 2], обработка снимков биологических объектов под микроскопом
    Exact
    [3]
    Suffix
    , обработка медицинских данных [4,5], локализация текста на изображениях [6, 7] и т.д. Задача разбиения цифровых изображений на связные области решалась в различных постановках для различных типов изображений.

4
Абламейко С.В., Недзьведь А.М., Белоцерковский А.М., Руцкая Е.А. Сегментация трехмерных изображений компьютерной томографии на основе глобально-локальной информации // Вестник БГУ. Сер. 1. Физика. Математика. Информатика. 2009. No 1. С.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1489
    Prefix
    Введение Проблема выделения на изображениях односвязных областей является актуальной при решении большого количества прикладных задач, таких как обработка спутниковых фотографий поверхности земли [1, 2], обработка снимков биологических объектов под микроскопом [3], обработка медицинских данных
    Exact
    [4,5]
    Suffix
    , локализация текста на изображениях [6, 7] и т.д. Задача разбиения цифровых изображений на связные области решалась в различных постановках для различных типов изображений. Классическая постановка задачи состоит в поиске связных областей на двуцветном черно-белом изображении.