Обработка изображений: Распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика

Публикации в рубрике (43): Обработка изображений: Распознавание образов
все рубрики
Automatic target recognition algorithm for low-count terahertz images

Automatic target recognition algorithm for low-count terahertz images

Antsiperov Viacheslav Evgenievich

Статья научная

The paper presents the results of developing an algorithm for automatic target recognition in broadband (0.1-10) terahertz images. Due to the physical properties of terahertz radiation and associated hardware, such images have low contrast, low signal-to-noise ratio and low resolution - i.e. all the characteristics of a low-count images. Therefore, standard recognition algorithms designed for conventional images work poorly or are not suitable at all for the problem considered. We have developed a fundamentally different approach based on clustering 2D point clouds in accordance with a set of predefined patterns. As a result, we reduce the problem of target recognition to the problem of maximizing the image data likelihood with respect to the classes of model objects up to the size and position. The resulting recognition algorithm has a structure close to that of the well-known EM algorithm; its formal scheme is at the end of the paper.

Бесплатно

Development of an algorithm for automatic construction of a computational procedure of local image processing, based on the hierarchical regression

Development of an algorithm for automatic construction of a computational procedure of local image processing, based on the hierarchical regression

Kopenkov Vasiliy Nikolaevich, Myasnikov Vladislav Valerievich

Статья научная

In this paper, we propose an algorithm for the automatic construction (design) of a computational procedure for non-linear local processing of digital signals/images. The aim of this research is to work out an image processing algorithm with a predetermined computational complexity and achieve the best quality of processing on the existing data set, while avoiding a problem of retraining or doing with less training. To achieve this aim we use a local discrete wavelet transform for a preliminary image analysis and the hierarchical regression to construct a local image processing procedure on the basis of a training dataset. Moreover, we work out a method to decide whether the training process should be completed or continued. This method is based on the functional of full cross-validation control, which allows us to construct the processing procedure with a predetermined computational complexity and veracity, and with the best quality.

Бесплатно

Face photo retrieval based on sketches

Face photo retrieval based on sketches

Kukharev Georgy A., Shchegoleva Nadegda L.

Статья научная

The paper deals with the problem of the automatic retrieval of face photos using sketch drawings based on the witness description. We propose new methods for the generation of a sketch population from the initial one to improve the performance of sketch-based photo image retrieval systems. The method based on the computation of an average sketch from the generated population has been applied to increase the index of similarity in sketch-photo pairs. It is shown that such sketches are more similar to the original photographic images and their use leads to good results. Results of the experiments on CUHK Face Sketch and CUHK Face Sketch FERET databases and open access databases of photo-sketches pairs are discussed.

Бесплатно

Face recognition based on the proximity measure clustering

Face recognition based on the proximity measure clustering

Nemirovskiy Victor Borisovich, Stoyanov Alexander Kirillovich, Goremykina Darya Sergeevna

Статья научная

In this paper problems of featureless face recognition are considered. The recognition is based on clustering the proximity measures between the distributions of brightness clusters cardinality for segmented images. As a proximity measure three types of distances are used in this work: the Euclidean, cosine and Kullback-Leibler distances. Image segmentation and proximity measure clustering are carried out by means of a software model of the recurrent neural network. Results of the experimental studies of the proposed approach are presented.

Бесплатно

Hyperspectral remote sensing data compression and protection

Hyperspectral remote sensing data compression and protection

Gashnikov Mikhael Valeryevich, Glumov Nikolay Ivanovich, Kuznetsov Andrey Vladimirovich, Mitekin Vitaly Anatolyevich, Myasnikov Vladislav Valerievich, Sergeyev Vladislav Victorovich

Статья научная

In this paper, we consider methods for hyperspectral image processing, required in systems of image formation, storage, and transmission and aimed at solving problems of data compression and protection. A modification of the digital image compression method based on a hierarchical grid interpolation is proposed. Methods of active (on the basis of digital watermarking) and passive (on the basis of artificial image distortion detection) data protection against unauthorized dissemination are developed and investigated.

Бесплатно

The hybrid CPU/GPU implementation of the computational procedure for digital terrain models generation from satellite images

The hybrid CPU/GPU implementation of the computational procedure for digital terrain models generation from satellite images

Fursov Vladimir Alekseyevich, Goshin Yegor Vyacheslavovich, Kotov Anton Petrovich

Статья научная

In this paper a procedure of building a digital terrain model (DTM) from the satellite images is researched. The procedure is based on the authors' previously developed algorithms of fast image matching for building disparity maps implemented on GPUs (Graphics Processing Units). In this paper we propose a computational procedure for constructing a DTM from the satellite stereo images. Experimental studies have shown that while this procedure constructs a DTM that may be less accurate than the one achieved with the use of the ENVI software, it offers a significantly shorter time of processing.

Бесплатно

Vulnerability analysis on Hyderabad city, India

Vulnerability analysis on Hyderabad city, India

Boori Mukesh Singh, Choudhary Komal, Kupriyanov Alexander Victorovich

Статья научная

City vulnerability is an assessment of priorities for implementation in a city. Thus, it is imperative to determine vulnerable regions in the city to identify priority areas that may require immediate intervention. Several methods used for national, international and local level vulnerability assessment are based on remote sensing and GIS technology. This paper aims to determine the vulnerability of Hyderabad city using a geospatial based vulnerability index for sustainable development of the city. We use an urbanization and vulnerability concept for the development of city policy measures. We assessed the city vulnerability using a conceptual diagram composed of exposure, sensitivity and adaptive capacity. For Exposure, we considered the elevation (contour), watershed, waterway, roads, railways and airport thematic layers. For Sensitivity, the built-up area, industry, manages (?) system such as farmland and land use/cover map from GIS data were used. To examine the adaptive capacity, we addressed the natural vegetation layer, economic points and infrastructure. Results show that the center and northern part of the city are highly and extremely vulnerable due to industry and high socio-economic activities when compared with the southern part of the city. We divided the whole city into 5 types of vulnerability: Resilient 2.24 %, at risk 13.20 %, vulnerable 46.15 %, highly vulnerable 7.26 % and extremely vulnerable 31.15 %, in terms of the city area percentage. The vegetation area (50.51 %) has the maximum vulnerable area and the vulnerable class covers the maximum area (46.15 %) of the city. All this information is very indispensable and can be used to address management issues, such as resource prioritization and optimization.

Бесплатно

Автоматическое распознавание контуров зданий на картографических изображениях

Автоматическое распознавание контуров зданий на картографических изображениях

Чернов А.В., Чупшев Н.В.

Статья научная

В статье предлагается объектный подход, позволяющий автоматизировать векторизацию ортогональных площадных объектов на картографических изображениях с использованием распознавания на основе геометрических признаков. Полученные результаты позволяют в 2-3 раза снизить трудоемкость векторизации объектов типа зданий и сооружений.

Бесплатно

Алгоритм классификации изображений парковочных мест автостоянки на основе гистограмм ориентированных градиентов и метода опорных векторов

Алгоритм классификации изображений парковочных мест автостоянки на основе гистограмм ориентированных градиентов и метода опорных векторов

Ярошевич Павел Владимирович, Богуш Рихард Петрович

Статья научная

Для повышения эффективности классификации изображений парковочных мест предлагается алгоритм, который может быть использован в интеллектуальных системах видеомониторинга автостоянок. Признаки изображения парковочного места формируются на основе гистограмм ориентированных градиентов путем выполнения следующих шагов: вычисление горизонтальных и вертикальных градиентов для исходного изображения парковочного места, нахождение модуля вектора градиента и ориентаций, накопление мощностей градиентов в соответствии с ориентациями в ячейках, объединение ячеек в блоки, вычисление второй нормы ориентаций и нормализация ориентаций ячеек блока. Классификация дескрипторов парковочного места выполняется с использованием метода опорных векторов. В работе представлены результаты экспериментов по оценке наиболее эффективных параметров дескриптора парковочного места и типа функции ядра классификатора.

Бесплатно

Алгоритм коррекции проективных искажений при маловысотной съёмке

Алгоритм коррекции проективных искажений при маловысотной съёмке

Холопов Иван Сергеевич

Статья научная

Рассмотрен алгоритм коррекции геометрических искажений изображений при маловысотной съёмке с помощью виртуальной камеры. Алгоритм основан на ориентации виртуальной камеры таким образом, чтобы её оптическая ось была коллинеарна нормали к плоскости съёмки, и оценивании матрицы гомографии, связывающей координаты соответствующих пикселей реальной и виртуальной камер. Оценка матрицы гомографии возможна по информации от дополнительных сенсоров - датчика угловой ориентации и дальномера (высотомера), - по сигналам которых оцениваются угловая ориентация камеры и дальность до объекта съёмки. Исследовано влияние погрешности оценивания угловой ориентации камеры по сигналам трёхосного микроэлектромеханического акселерометра на качество коррекции по введённому критерию качества. Результаты эксперимента с откалиброванными видеокамерами Logitech C270 и uEye 5240 RE показали, что при погрешности оценки крена и тангажа камеры не более 1° алгоритм коррекции с виртуальной камерой обеспечивает величину показателя качества коррекции не менее 0,97.

Бесплатно

Алгоритм сегментации изображений, основанный на поиске сообществ на графах

Алгоритм сегментации изображений, основанный на поиске сообществ на графах

Белим Сергей Викторович, Ларионов Станислав Борисович

Статья научная

В статье предложен алгоритм сегментации изображений, основанный на поиске сообществ на графах. Изображение представляется в виде неориентированного взвешенного графа, на котором осуществляется поиск сообществ. Каждому пикселю сопоставляется вершина графа. Ребрами соединяются только соседние пиксели. Вес ребер определяется разностью интенсивности трех цветовых составляющих пикселей. Для проверки качества разбиения графа на подграфы используется функция модульности Ньюмана. Предложен жадный алгоритм поиска сообществ на графе применительно к задаче сегментации изображения. Каждому сообществу соответствует сегмент на изображении. Проведен компьютерный эксперимент. Выявлено влияние параметра алгоритма на результаты сегментации. Показано, что предложенный алгоритм не чувствителен к импульсному случайному шуму.

Бесплатно

Алгоритмы построения гистограмм многоканальных изображений с использованием иерархических структур данных

Алгоритмы построения гистограмм многоканальных изображений с использованием иерархических структур данных

Денисова Анна Юрьевна, Сергеев Владислав Викторович

Статья научная

В статье представлены новые алгоритмы построения и хранения гистограмм многоканальных изображений на основе иерархических структур данных. Разработанные методы позволяют оперировать гистограммами многоканальных изображений с меньшими затратами памяти и большей скоростью, чем непосредственное построение гистограммы в виде таблицы всех возможных значений пикселей с их частотами. Даны теоретические и экспериментальные оценки объёмов памяти и времени построения гистограммы. Рассмотрено практическое применение предложенных алгоритмов для оценки с различной точностью многомерной плотности вероятностей многоканальных изображений дистанционного зондирования Земли.

Бесплатно

Алгоритмы распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей

Алгоритмы распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей

Хаустов Павел Александрович

Статья научная

Статья посвящена разработке алгоритмов распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей, существенным преимуществом которых является возможность работы в условиях малого количества эталонных изображений. В том числе был предложен подход к скелетизации бинарного представления изображения символа, основанный на совместном применении алгоритмов Зонга-Суня и Ву-Цая. Эффективность данного подхода к утоньшению бинарного представления символа была подтверждена результатами проведённых экспериментов. Работа содержит подробное описание всех стадий алгоритма построения структурных моделей и описание подходов к оценке степени их схожести. Приведены результаты апробации предложенных алгоритмов. Выполнено сравнение полученных результатов с результатами аналогов, способных функционировать в условиях малого количества эталонных изображений.

Бесплатно

Анализ видеоизображений в реальном времени средствами языка Акторный Пролог

Анализ видеоизображений в реальном времени средствами языка Акторный Пролог

Морозов Алексей Александрович, Сушкова Ольга Сергеевна

Статья научная

Разработаны метод и средства логического объектно-ориентированного программирования систем интеллектуального видеонаблюдения нового поколения, поддерживающих анализ поведения и взаимодействия людей, животных и технических объектов. В состав разработанных средств логического программирования входят: транслятор объектно-ориенти ро ван но го логического языка Акторный Пролог в Java, свободно распространяемая библиотека встроенных классов Акторного Пролога на Java, включающая процедуры низкоуровневого анализа видеоизображений и компьютерной графики, а также среда программирования на языке Акторный Пролог. Применение разработанного метода рассмотрено на примере решения задачи интеллектуального видеомониторинга аномального поведения людей. Объектно-ориентированные средства логического языка Акторный Пролог позволяют разбивать программу анализа видео на взаимодействующие параллельные процессы, реализующие различные этапы обработки видеоизображений и анализа сцен, а трансляция в язык Java обеспечивает надёжность, переносимость и открытость создаваемых программ интеллектуального видеонаблюдения.

Бесплатно

Анализ условий, влияющих на свойства конструируемых признаков 3D-изображений

Анализ условий, влияющих на свойства конструируемых признаков 3D-изображений

Федотов Николай Гаврилович, Смов Алексей Александрович, Моисеев Александр Владимирович

Статья научная

В данной статье показаны теоретические результаты, полученные с помощью нового геометрического метода анализа и распознавания 3D-изображений - гипертрейс-преобразования. Кратко описывается математическая модель предлагаемого метода. Происходит дальнейшее развитие теории гипертриплетных признаков 3D-изображения, имеющих аналитическую структуру. Свойства признаков изучаются на этапе их формирования при помощи нового разработанного математического инструмента - гипертрейс-матрицы. Свойства признаков зависят от особенностей формирования и результатов обработки гипертрейс-матрицы.

Бесплатно

Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием малого объёма верифицированных данных

Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием малого объёма верифицированных данных

Денисова Анна Юрьевна, Мясников Владислав Валерьевич

Статья научная

Предлагается метод атмосферной коррекции гиперспектральных изображений. Метод состоит из двух этапов. На первом этапе по зарегистрированному изображению определяются параметры атмосферных искажений в рамках известной модели переноса излучения. В отличие от других известных методов мы используем стандартное уравнение переноса излучения в полной (нелинейной) форме, а также линейную модель спектральной смеси как основу для описания неискажённого гиперспектрального изображения. Используя эти две математические модели одновременно, мы оцениваем параметры атмосферных искажений только по самому гиперспектральному изображению и верифицированным данным малого объёма. Последнее подразумевает набор спектральных сигнатур - неискажённых спектральных профилей определённых материалов, которые могут появляться в различных их линейных комбинациях на регистрируемом гиперспектральном изображении. Никакой прецедентной информации (множества отсчётов, содержащих известные спектральные профили) или «чистых» гиперспектральных отсчётов (содержащих только одну спектральную сигнатуру) в предлагаемом нами методе не требуется. Таким образом, метод может быть использован для идентификации модели атмосферных искажений и их последующего устранения. Представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующие качественные характеристики предлагаемого метода.

Бесплатно

Бортовая обработка гиперспектральных данных в системах дистанционного зондирования Земли на основе иерархической компрессии

Бортовая обработка гиперспектральных данных в системах дистанционного зондирования Земли на основе иерархической компрессии

Гашников Михаил Валерьевич, Глумов Николай Иванович

Статья научная

Работа посвящена решению задачи бортовой обработки гиперспектральных данных с целью последующей передачи по каналам связи в системах дистанционного зондирования Земли. В качестве базового алгоритма сжатия данных, необходимого для сокращения объема передаваемой информации, предлагается использование адаптированного для бортовой обработки метода компрессии на основе иерархической сеточной интерполяции. В работе рассмотрена специфика формирования гиперспектрального изображения, с учетом которой разработан алгоритм стабилизации скорости формирования сжатых данных. Проведенные исследования показали, что предложенные алгоритмы имеют эффективность, достаточную для использования при передаче гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли в условиях ограниченной емкости буферной памяти и пропускной способности канала связи.

Бесплатно

Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса

Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса

Визильтер Юрий Валентинович, Горбацевич Владимир Сергеевич, Воротников Андрей Валерьевич, Костромов Никита Алексеевич

Статья научная

В работе предлагается новый подход к построению биометрического шаблона с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса. Метод состоит из двух этапов: на первом происходит обучение свёрточной нейронной сети, далее к полученным описаниям применяется хеширующее преобразование с использованием нового предложенного метода хэширующего леса. Такой способ формирования шаблона является обобщением метода Boosted SSC ( Similarity Sensitive Coding ) для решения задачи построения оптимального хеша, учитывающего специфику задач верификации и идентификации лиц. Обучение производилось на базе лиц CASIA-WebFace, а тестирование - на базе лиц LFW. Применительно к задачам бинарного хеширования с метрикой Хемминга описанный подход позволяет получать 200-битный (25 байт) биометрический шаблон с качеством верификации 96,3 % и 2000-битный шаблон с 98,14 % на базе изображений лиц LFW. При использовании хэширующего леса с 7-битными деревьями 2000´7 достигается уровень идентификации в 93 % относительно базовых показателей свёрточной нейронной сети в 89,9%. В результате достигается скорость формирования биометрических шаблонов (описаний лиц) с частотой более 40 изображений лиц в секунду на CPU Core i7 и более 120 изображений лиц в секунду с использованием GPU GeForce GTX 650.

Бесплатно

Интервальная оценка параметров цвета из цифровых изображений

Интервальная оценка параметров цвета из цифровых изображений

Пальчикова Ирина Георгиевна, Смирнов Евгений Сергеевич

Статья научная

Изучается влияние аналого-цифрового преобразования входного сигнала от образца на цветопередачу колориметрического устройства. Показано, что независимо от выбора источника освещения в цветопередачу вносится характерная систематическая ошибка квантования. Настоящая работа содержит анализ ошибки квантования для цветной фотоматрицы с разрешением 8 бит на канал. Разработан алгоритм для нахождения интервалов значений доминирующей длины волны и насыщенности цвета образца. Показано, что близость двух разных цветов образца может быть оценена с помощью коэффициента Жаккара. Методом вычислительного эксперимента найдена спектральная зависимость интервалов параметров цвета, рассчитанных из цифровых изображений. Выявлено, что цвета с меньшей яркостью имеют больший интервал и определяются с меньшей точностью. Предложена гипотеза, объясняющая появление эллипсов Мак Адама на цветовом гамуте, а именно: процесс кодирования зрительных нейронных сигналов может включать в себя процедуры, аналогичные аналого-цифровому преобразованию.

Бесплатно

Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам

Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам

Воробьева Наталья Сергеевна, Сергеев Владислав Викторович, Чернов Андрей Владимирович

Статья научная

Статья посвящена разработке информационной технологии раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по набору космических снимков на территориях масштаба региона. Раннее распознавание проводится в первой половине посевного сезона и характеризуется нехваткой наземных и космических данных для настройки алгоритмов распознавания. Предлагаемая в статье технология позволяет генерировать обучающую выборку по данным прошлых лет и использовать её для распознавания культур текущего года. Технология состоит их двух этапов. На первом этапе по данным за прошедшие годы формируются модели временных рядов, сельскохозяйственных культур и агросезонов. На втором этапе производится работа с данными текущего года. Сначала по немногочисленному набору опорных полей с известным видом культуры выбирается подходящая модель агросезона, близкая к развитию культур в текущем году, а затем по характеристикам модели агросезона генерируется обучающая выборка и выполняется распознавание культур текущего сезона. В статье оценивается качество распознавания с использованием предлагаемой информационной технологии и возможность её применения на территории региона. Для экспериментальных исследований используются данные за 2011 - 2015 годы, полученные на территории Самарской области.

Бесплатно

Журнал