Условные морфологические меры сложности и информативности изображений
Автор: Брянский Станислав Андреевич, Визильтер Юрий Валентинович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Численные методы и анализ данных
Статья в выпуске: 3 т.42, 2018 года.
Бесплатный доступ
Предложены новые условные меры сложности и информативности, а также взаимной информативности изображений. Предложенные оценки сложности и информативности отличаются от ранее известных тем, что зависят не только от площадей областей разбиения кадра, но и от их формы. Для этого мозаичные модели формы изображений, характерные для морфологии Пытьева, используются совместно с фигурными картами толщин, рассматривавшихся ранее лишь в рамках математической морфологии Серра. В статье исследованы математические свойства морфологических карт толщин и соответствующих им оценок морфологической сложности и информативности в зависимости от свойств используемых наборов структурирующих элементов. Приведены качественные примеры вычисления всех предложенных характеристик формы, а также численные результаты экспериментов по оценке и сравнению сложности форм на открытой базе изображений Kimia99.
Математическая морфология, сложность форм, информативность форм
Короткий адрес: https://sciup.org/140228754
IDR: 140228754 | DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-501-509
Список литературы Условные морфологические меры сложности и информативности изображений
- Пытьев, Ю.П. Методы морфологического анализа изображений/Ю.П. Пытьев, А.И. Чуликов. -М.: Физматлит, 2010. -336 c. -ISBN: 978-5-9221-1225-3.
- Serra, J.P. Image analysis and mathematical morphology/J.P. Serra. -Orlando, USA: Academic Press Inc, 1982. -610 с. -ISBN: 978-0-12637240-3.
- Сидякин, С.В. Разработка алгоритмов построения морфологических спектров для анализа цифровых изображений и видеопоследовательностей: дис.. канд. техн. наук: 05.13.17/Сидякин Сергей Владимирович. -М., 2013. -163 с.
- Maragos, P. Pattern spectrum, multiscale shape representation/P. Maragos//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -1989 -Vol. 11, Issue 7. -P. 701-716. - DOI: 10.1109/34.192465
- Визильтер, Ю.В. Параметрические и морфологические спектры/Ю.В. Визильтер, С.В. Сидякин//Компьютерная оптика. -2015. -Т. 39, № 1. -С. 109-118. - DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-1-109-118
- Местецкий, Л.М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры. -М.: Физматлит, 2009. -288 с. -ISBN: 978-5-9221-1050-1.
- Ломов, Н.А. Площадь дискового покрытия -дескриптор формы изображения/Н.А. Ломов, Л.М. Местецкий//Компьютерная оптика. -2016. -Т. 40, № 4. -С. 516-525. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-4-516-525
- Chochia, P.A. Comparison of two-dimensional variations in the context of the digital image complexity assessment/P.A. Chochia, O.P. Milukova//Journal of Communications Technology and Electronics. -2015. -Vol. 60, Issue 12. -P. 1432-1440. - DOI: 10.1134/S1064226915120049
- Yu, H. Image complexity and spatial information/H. Yu, S. Winkler//2013 Fifth International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). -2013. -P. 12-17. - DOI: 10.1109/QoMEX.2013.6603194
- Vizilter, Yu.V. Shape-based image matching using heat kernels and diffusion maps/Yu.V. Vizilter, V.S. Gorbatsevich, A.Yu. Rubis, S.Yu. Zeltov//International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. -2014. -Vol. XL-3. -P. 357-364. - DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-3-357-2014
- Binary image dataset Kimia99 . -URL: https://github.com/mmssouza/kimia99 (дата обращения 14.05.2018).
