|
Эта публикация цитируется в 9 научных статьях (всего в 9 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Метод обнаружения контуров на основе весовой модели изображения
З.М. Гизатуллин, С. А. Ляшева, О. Г. Морозов, М. П. Шлеймович Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева-КАИ, 420111, Россия, г. Казань, Карла Маркса, д. 10
Аннотация:
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.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, обработка изображений, обнаружение контуров.
Поступила в редакцию: 09.08.2019 Принята в печать: 15.10.2019
Образец цитирования:
З.М. Гизатуллин, С. А. Ляшева, О. Г. Морозов, М. П. Шлеймович, “Метод обнаружения контуров на основе весовой модели изображения”, Компьютерная оптика, 44:3 (2020), 393–400
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co801 https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i3/p393
|
|