350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №5 за 2013 г.
Статья в номере:
Разработка и исследование алгоритма объединения изображений с использованием метода поиска высокодетализированных областей
Авторы:
Е.А. Семенищев - к.т.н., доцент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Донской государственный технический университет (г. Шахты). E-mail: sea.sea@mail.ru И.В. Толстова - магистрант 1 курса, кафедра «Радиоэлектронные системы», Донской государственный технический университет (г. Шахты). E-mail: irinatolstova@yandex.ru И.А. Торопов - магистрант 1 курса, кафедра «Радиоэлектронные системы», Донской государственный технический университет (г. Шахты). E-mail: Toropov01111990@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрен алгоритм объединения изображений в единую композицию. Полученный подход делает возможным создание изображений мозаики при объединении фото- и видеоданных различного масштаба, отличающихся освещённостью и степенью детализации. Оценка степени детализации производится с использованием алгоритма поиска высокодетализированных объектов методом «Плотность». Приведены примеры объединения изображений в мозайку, анализ результатов обработки показал высокую эффективность предлагаемого алгоритма.
Страницы: 64-67
Список источников

 

  1. Gary Bradski Learning OpenCV. Computer Vision with the OpenCV Library / G. Bradski, A. Kaehler // O-Reilly Media. 2008. P. 580.
  2. Семенищев Е.А., Марчук В.И., Торопов И.А., Толстова И.В. Выделение локальных участков высокодетализированных объектов на общем изображении сцены // Нелинейный мир. 2012. Т.10. № 11. С. 796-800.
  3. Семенищев Е.А., Тазетдинова Д.И., Писарев А.В., Жук С.В., Тарасов Д.А. Разработка и исследование методов выделения высокодетализированных объектов на изображениях // Научно-технический вестник Поволжья. 2012. № 6. Казань. С. 374-377.
  4. Воронин В.В., Морозова Т.В., Махов Д.С., Самойлин Е.А., Минасян Д.Г. Поиск локальных особенностей на изображениях с использованием текстурных характеристик //Нелинейный мир. 2012. Т. 10. № 11. С. 744-850.
  5. Fischler M.A., Bolles R.C. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography // Comm. of the ACM. 1989. V. 24. Р. 381-395.