Статья 4318

Название статьи

АНАЛИЗ МЕР БЛИЗОСТИ ДЛЯ ПОИСКА ОБЪЕКТОВ ПО ШАБЛОНУ 

Авторы

Борисова Ирина Валентиновна, кандидат технических наук, доцент, кафедра автономных информационных и управляющих систем, Новосибирский государственный технический университет (Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20), E-mail: i.v.borisova@corp.nstu.ru
Легкий Владимир Николаевич, доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой автономных информационных и управляющих систем, Новосибирский государственный технический университет (Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20), E-mail: sniios@mail.ru
Утев Дмитрий Андреевич, студент, Новосибирский государственный технический университет (Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20), E-mail: yoh60438@gmail.com
Кравец Сергей Александрович, аспирант, Новосибирский государственный технический университет (Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20), E-mail: santoserg@yandex.ru
Демидов Дмитрий Евгеньевич, аспирант, Новосибирский государственный технический университет (Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20), E-mail: dmdem91@yandex.ru 

Индекс УДК

004.932.72 

DOI

10.21685/2072-3059-2018-3-4 

Аннотация

Актуальность и цели. Проводится анализ мер близости для сопоставления изображений разных спектральных диапазонов на примере задачи взаимной привязки изображений и поиска целей по шаблону. В качестве шаблонов используются фрагменты реальных изображений и сгенерированные псевдоизображения. Цель работы – выбор меры близости, обеспечивающей устойчивое обнаружение объектов по их эталонному изображению.
Материалы и методы. Обнаружение объектов производится методом поиска экстремума критериальной функции. Рассматриваются следующие меры близости: корреляционная, компарационная и метрика расстояний до границ (Chamfer Distance). Анализ мер близости проводится на телевизионных и тепловизионных изображениях сцены с имитацией сложного фона и моделями наземной техники.
Результаты. Показано, что переход от яркости к сравнению изображений по контуру или ориентации градиента яркости улучшает привязку и локацию целей. Ширина контура на бинарных изображениях должна быть согласована с количеством и размерами деталей.
Выводы. Применение компарационной меры показало больший процент обнаружения объектов по шаблону по сравнению с использованием нормированной и бинарной корреляции. Лучшие результаты были получены при использовании меры близости Chamfer Distance, которая не требует точного совпадения контуров, что важно при неидеальном совпадении объекта и шаблона. 

Ключевые слова

обработка изображений, поиск целей, мера близости, тепловизионное изображение, направление градиента яркости 

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Попов, П. Г. Практическое применение эффекта «отскока» в обработке изображений / П. Г. Попов, И. В. Борисова // Оптический журнал. – 1999. – Т. 66, № 4. – С. 94–101.
2. Блохинов, Ю. Б. Поиск трехмерных объектов на изображениях на основе динамически формируемых контурных эталонов / Ю. Б. Блохинов, А. С. Чернявский // Механика, управление и автоматика. – 2012. – № 8. – С. 181–188.
3. Цветков, О. В. Метод предварительного кодирования изображений в корреляционно-экстремальных системах / О. В. Цветков, Л. В. Тананыкина // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 5. – С. 738–743.
4. Новиков, А. И. Применение контурного анализа для совмещения изображений / А. И. Новиков, В. А. Саблина, Е. О. Горячев // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2013. – Вып. 9, Ч. 1. – С. 260–270.
5. Zitova, B. Image registration methods: a survey / B. Zitova, J. Flusser // Image and Vision Computing. – 2003. – Vol. 21. – P. 977–1000.
6. Borgefors, G. Distance transformations in digital images / G. Borgefors // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. – 1986. – Vol. 34, № 3. – P. 344–371.
7. Борисова, И. В. Применение ориентации градиента яркости для систем автосопровождения объектов / И. В. Борисова, В. Н. Легкий, С. А. Кравец // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 6. – С. 931–937.
8. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu // IEEE Transactions on systems, MAN, and CYBERNETICS. – 1979. – Vol. SMC-9, № 1. – P. 62–66. 

 

Дата создания: 23.10.2018 10:54
Дата обновления: 15.04.2019 15:23