350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №11 за 2012 г.
Статья в номере:
Поиск локальных особенностей на изображениях с использованием текстурных характеристик
Ключевые слова: локальные особенности детектирование метод SURF текстура энергетические характеристика Лавса
Авторы:
В.В. Воронин - к.т.н., доцент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты). E-mail: Voronin_sl@mail.ru Т.В. Морозова - студент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты). E-mail: t3712@yandex.ru Д.С. Махов - адъюнкт, Военная академия РВСН им. Петра Великого Е.А. Самойлин - д.т.н., доцент, Военный авиационный инженерный университет (г. Воронеж). E-mail: es977@mail.ru Д.Г. Минасян - системный программист, ФГБУН Южный математический институт Владикавказского научного центра РАН и Правительства Республики Северная Осетия-Алания. E-mail: davidmd@yandex.ru
Аннотация:
Предложена модификация метода SURF для детектирования различных типов локальных особенностей на изображении; показано, что модификация заключается в предварительной обработке изображений энергетическими характеристиками Лавса, которые позволяют выделить различные локальные особенности изображений по текстурным признакам; с помощью анализа текстуры определены свойства областей для корректного выполнения сравнения и описания пространственного распределения цветов или значений интенсивности на изображении; приведены результаты обработки тестовых изображений, анализ которых показывает, что путем предварительной обработки изображений энергетическими характеристиками Лавса можно детектировать различные типы локальных особенностей.
Страницы: 744-750
Список источников
  1. Морозова Т.В., Воронин В.В. Алгоритм детектирования локальных особенностей на изображении // Сб. научных трудов «Современные проблемы радиоэлектроники». Ростов-на-Дону: РИО РГИСТ ФГБОУ ВПО «ЮРГУЭС». 2012. С. 151-153.
  2. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение / пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2006.
  3. Moravec H. Obstacle Avoidance and Navigation in the Real World by a Seeing Robot Rover. 1980. P. 67-88.
  4. Harric C. and Stephens M. A combined corner and edge detector // Proceedings of the 4th Alvey Visions Conference. 1988. P. 147-151.
  5. Bay H., Tuytelaars T. SURF// Труды 9-й Европейской конференции по вопросам компьютерного зрения. Ч. 1. 2006. С. 404-417.
  6. Trajkovic M. and Hedley M. FAST corner detection // Image and Vision Computing 16. 1998. P. 75-87.
  7. David G. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant keypoints// International Journal of Computer Vision. 2004. P. 111-139.
  8. Laws K. Textured image segmentation. Ph.D. dissertation, University of Southern California. 1980.
  9. Lindeberg T. Feature detection with automatic scale selection// International Journal of Computer Vision 30 (2). 1998. P. 77-116.
  10. Srinivasan G.N. and Shobha G. Statistical Texture Analysis. Proceedings of world academy of science. 2008. V. 36. Р. 1264-1269
  11. Воронин В.В., Марчук В.И., Саакян Г.Р. Метод построения составной кривой при восстановлении границ объектов на изображении // Успехи современной радиоэлектроники. 2011. №9. С. 11-15.