Предобработка изображений при псевдоградиентном оценивании межкадровых геометрических деформаций

П.В. Якшанкин; И.В. Воронов

Предобработка изображений при псевдоградиентном оценивании межкадровых геометрических деформаций

научная статья Страницы: 69-73

^1,2 аспирант, кафедра «Радиотехника», Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: псевдоградиентный алгоритм межкадровые геометрические деформации характеристические точки FAST гауссовская фильтрация

Аннотация

Предложена процедура предобработки изображений, позволяющая при псевдоградиентном оценивании параметров межкадровых геометрических деформаций изображений увеличить область определения оцениваемых параметров. Предобработка основана на нахождении на опорном и деформированном изображениях характеристических точек и применении гауссовской фильтрации.

Для цитирования

Якшанкин П.В., Воронов И.В. Предобработка изображений при псевдоградиентном оценивании межкадровых геометрических деформаций // Радиотехника. 2014. № 11. С. 69–73.

Список источников

Tashlinskii A.G. Computational expenditure reduction in pseudo-gradient image parameter estimation // Lecture Notes in Computer Science. 2003. V. 2658. P. 456-462.
Ташлинский А.Г. Псевдоградиентное оценивание пространственных деформаций последовательности изображений // Наукоемкие технологии. 2002. Т. 3. С. 32-43.
Васильев К.К., Крашенинников В.Р., Ташлинский А.Г. Статистический анализ последовательностей многомерных изображений // Наукоемкие технологии. 2013. Т. 14. № 5. С. 5-11.
Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир. 1989. 512 c.
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005. 1072 с.
Rosten E., Drummond T. Fusing points and lines for high performance tracking // IEEE International Conference on Computer Vision. 2005. V. 2. P. 1508-1511.

[1] Tashlinskii A.G. Computational expenditure reduction in pseudo-gradient image parameter estimation // Lecture Notes in Computer Science. 2003. V. 2658. P. 456-462.

[2] Ташлинский А.Г. Псевдоградиентное оценивание пространственных деформаций последовательности изображений // Наукоемкие технологии. 2002. Т. 3. С. 32-43.

[3] Васильев К.К., Крашенинников В.Р., Ташлинский А.Г. Статистический анализ последовательностей многомерных изображений // Наукоемкие технологии. 2013. Т. 14. № 5. С. 5-11.

[4] Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир. 1989. 512 c.

[5] Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005. 1072 с.

[6] Rosten E., Drummond T. Fusing points and lines for high performance tracking // IEEE International Conference on Computer Vision. 2005. V. 2. P. 1508-1511.