Метод обнаружения контуров на основе весовой модели изображения

Автор: Гизатуллин Зиннур Марселевич, Ляшева Стелла Альбертовна, Морозов Олег Геннадьевич, Шлеймович Михаил Петрович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 3 т.44, 2020 года.

Бесплатный доступ

В работе рассматривается новый метод обнаружения контуров на полутоновых изображениях. Предлагаемый метод базируется на применении весовой модели изображения, которая позволяет оценить его пиксели с точки зрения их значимости для восприятия. При этом наиболее значимыми являются пиксели, в которых проявляются характерные особенности изображения, в том числе перепады яркости на границах областей. Для оценки значимости пикселей предлагается процедура анализа вклада соответствующих им вейвлет-коэффициентов на различных масштабных уровнях в общую энергию изображения. Описанный метод обнаружения контуров предусматривает построение весовой модели, определение направлений линейных сегментов вдоль границ на весовом изображении, анализ значимости пикселей и связывание значимых пикселей. Достоинством метода является высокая скорость работы (соответствующий детектор контуров работает в среднем в четыре раза быстрее детектора Кэнни). Кроме этого, в работе описан детектор значимых областей на изображении, основанный также на весовой модели. Предложенный подход может быть использован в различных системах обработки информации и управления на основе методов и средств компьютерного зрения, в том числе системах управления и навигации беспилотных транспортных средств, дистанционного зондирования Земли, системах обнаружения дефектов дорожного покрытия, биометрических системах и др.

Еще

Компьютерное зрение, обработка изображений, обнаружение контуров

Короткий адрес: https://sciup.org/140250003

IDR: 140250003   |   DOI: 10.18287/2412-6179-CO-615

Список литературы Метод обнаружения контуров на основе весовой модели изображения

  • Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов / Под ред. М.Н. Красильщикова, Г.Г. Себрякова. - М.: Физматлит, 2009. - 556 с.
  • Обработка изображений в авиационных системах технического зрения / Под ред. Л.Н. Костяшкина, М.Б. Никифорова. - М.: Физматлит, 2016. - 240 с.
  • Lyasheva, S. Detection and recognition of pavement cracks based on computer vision technology / S. Lyasheva, V. Tregubov, M. Shleymovich // 2019 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM 2019). - 2019. - P. 1-5.
  • Jagadeesh, N. An conceptual view of an iris-biometric identification system canny edge detection techniques / N. Jagadeesh, M.P. Chandrasekhar // 2017 International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). - 2017. - P. 364-370.
  • Потапов, А.С. Распознавание образов и машинное восприятие: общий подход на основе принципа минимальной длины описания / А.С. Потапов. - СПб.: Политехника, 2007. - 548 с.
  • Chinu. Overview and comparative analysis of edge detection techniques in digital image processing / Chinu, A. Chhabra // International Journal of Information & Computation Technology. - 2014. - Vol. 4, Issue 10. - P. 973-980.
  • Lee, W.Y. Edge detection based on morphological amoebas / W.Y. Lee, Y.W. Kim, S.Y. Kim, J.Y. Lim, D.H. Lim // The Imaging Science Journal. - 2012. - Vol. 60. - P. 172-173.
  • Lee, J.S.J. Morphologic edge detection // J.S.J. Lee, R.M. Haralick, L.G. Shapiro // IEEE Journal of Robotics and Automation. - 1987. - Vol. RA-3, No 2. - P. 142-156.
  • Tomasi, C. Bilateral filtering for gray and color images / C. Tomasi, R. Manduchi // Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Computer Vision. - 1998. - P. 839-846.
  • Yang, Q. Edge-preserving bilateral filtering for imagescontaining dense objects in CT / Q. Yang, A. Maier, N. Maass, J. Hornegger // 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (2013 NSS/MIC). - 2013. - P. 1-5.
  • Mahani, M.A.N. A fuzzy difference based edge detector / M.A.N. Mahani, M. Koohi-Moghadam, H. Nezamabadi-pour // Iranian Journal of Fuzzy Systems. - 2012. - Vol. 9, Issue 6. - P. 69-85.
  • Moya-Albor, E. An edge detection method using a fuzzy ensemble approach / E. Moya-Albor, H. Ponce, J. Brieva // Acta Polytechnica Hungarica. - 2017. - Vol. 14, Issue 3. - P. 149-168.
  • Karande, K.J. Independent component analysis of edge information for face recognition / K.J. Karande, S.N. Talbar. - Springer, 2014. - 81 p.
  • Dollar, P. Structured forests for fast edge detection / P. Dollar, C.L. Zitnick // 2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). - 2013. - P. 1841-1848.
  • Palacios, G. Multiresolution approaches for edge detection and classification based on discrete wavelet transform / G. Palacios, J. Beltrán, R. Lacuesta. - In: Discrete wavelet transforms: algorithms and applications / ed. by H. Olkkonen. - Rijeka, Croatia: InTech, 2011. - P. 81-100.
  • Papari, G. Edge and line oriented contour detection: State of the art / G. Papari, N. Petkov // Image and Vision Computing. - 2011. - Vol. 29, Issue 2-3. - P. 79-103.
  • Canny, J.A. Computational approach to edge detection / J.A. Canny // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1986. - Vol. PAMI-8, Issue 6. - P. 679-697.
  • Mallat, S. Singularity detection and processing with wavelets / S. Mallat, W.L. Hwang // IEEE Transactions on Information Theory. - 1992. - Vol. 38. - P. 617-643.
  • Mallat, S. Characterization of signals from multiscale edges / S. Mallat, S. Zhong // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1992. - Vol. 14, Issue 7. - P. 710-732.
  • Tang, Y.Y. Characterization and detection of edges by Lipschitz exponent and MASW wavelet transform / Y.Y. Tang, L.H. Yang, L. Feng // Proceeding of the 14th International Conference on Pattern Recognition. - 1998. - P. 1572-1574.
  • Zhang, Z. An edge detection approach based on directional wavelet transform / Z. Zhang, S. Ma, H. Liu, Y. Gonga // Computers & Mathematics with Applications. - 2009. - Vol. 57, Issue 8. - P. 1265-1271.
  • Namuduri, K.R. Edge detection models based on gabor filters / K.R. Namuduri, R. Mehrotra, N. Ranganathan // 11th IAPR International Conference on Pattern Recognition. - 1992. - Vol. III. Conference C: Image, Speech and Signal Analysis. - P. 729-732.
  • Zhu, Z. Scale multiplication in odd Gabor transform domain for edge detection / Z. Zhu, H. Lu, Y. Zhao // Journal of Visual Communication, and Image Representation. - 2007. - Vol. 18, Issue 1. - P. 68-80.
  • Elsharkawy, A. New combined pixel/object-based technique for efficient urban classsification using WorldView-2 data / A. Elsharkawy, M. Elhabiby, N. El-Sheimy // XXII International Society for Photogrammetry & Remote Sensing Congress. - 2012. - P. 191-195.
  • Sayed, U. Image object extraction based on Curvelet transform / U. Sayed, M.A. Mofaddel, W.M. Abd-Elhafiez, M.M. Abdel-Gawad // An International Journal of Applied Mathematics & Information Sciences. - 2013. - Vol. 7, Issue 1. - P. 133-138.
  • The USC-SIPI image database [Electronical Resourse]. - URL: http://sipi.usc.edu/database/database.php/ (request date 15.05.2019).
  • Ma, J. The curvelet transform / J. Ma, G. Plonka // IEEE Signal Processing Magazine. - 2010. - Vol. 27, Issue 2. - P. 118-133.
Еще
Статья научная