350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №11 за 2012 г.
Статья в номере:
Классификация объектов при анализе текстурированных цветных цифровых изображений
Ключевые слова: классификация выделение альфа-канала байесовские оценки робастные оценки
Авторы:
А.И. Шерстобитов - к.т.н, доцент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты). E-mail: Sherstobitov.alexander@gmail.com В.И. Марчук - д.т.н, проректор по науч. работе, профессор, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты). E-mail: marchuk@sssu.ru Д.В. Тимофеев - студент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты). E-mail: Timofeev.dimitriy@gmail.com Р.А. Сизякин - студент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты). E-mail: roma_sz@mail.ru)
Аннотация:
Проведено исследование методов классификации объектов на текстурированных изображениях; рассмотрена математическая модель взаимодействия компонент сигнала; введена нелинейная целевая функция обработки для решения задачи оценки альфа-канала, разделяющего множество точек фона от множества точек объекта путем её минимизации для каждого значения обрабатываемого изображения; представлены методы классификации, основанные на байесовском методе оценивания, градиентном методе, робастном и спектральном методах; приведены примеры решения задачи классификации объекта на цветном изображении и выделение его на текстурированном фоне различными методами.
Страницы: 769-776
Список источников
  1. Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. М.: Энергоатомиздат. 1985.
  2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005. 1072 с.
  3. Fattal R., Lischinski D., and Werman M. Gradient domain high dynamic range compression. In Proceedings of ACM SIGGRAPH. 2002. P. 249-256.
  4. Levin A., Lischinski D., Weiss Y. A closed form solution to natural image matting. in Proceedings of IEEE CVPR. 2006. P. 277-302.
  5. Levin A., Rav-Acha A., and Lischinski D. Spectral matting. Proc. of IEEE CVPR. 2007. P. 315-321.
  6. Ruzon M.A., Tomasi C. Alpha estimation in natural images. In CVPR. 2000. P. 18-25.
  7. Sun J., Jia J., Tang C.-K., Shum H.-Y. Poisson matting. in Proceedings of ACM SIG-GRAPH. 2004. P. 315-321.
  8. Wang J., Cohen M. Optimized color sampling for robust matting. Proc. of IEEE CVPR. 2007.
  9. Zomet A., Peleg S. Multi-sensor super resolution. In Proceedings of the IEEE Workshop on Applications of Computer Vision. 2002.
  10. Марчук В.И., Воронин В.В.Реконструкция значений утраченных пикселей изображений в условиях ограниченной априорной информации // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2009. № 72.С. 52-56.