Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 3, страницы 427–435
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-658
(Mi co805)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений

А. А. Захаровa, Д. В. Титовb, А. Л. Жизняковa, В. С. Титовb

a Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет, имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», Муром, Россия
b ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», Курск, Россия
Список литературы:
Аннотация: В статье рассматривается разработка метода визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений. Целью исследований является создание метода, позволяющего с высокой точностью обнаруживать объекты на изображениях с низким цветовым контрастом выделяемых и фоновых областей. Для вычисления области значимости изображение предварительно сегментируется на регионы. На основе регионов строится граф. Каждый регион связан со смежными регионами, а также с областями, примыкающими к смежным регионам. Регионы являются вершинами графа. Вершины графа ранжируются по признакам соответствующих областей изображения. Область значимости выделяется на основе запросов фоновых областей. К фоновым областям относятся регионы, примыкающие к краям изображения. В существующем подходе визуального внимания на основе ранжирования вершин графа использовались только цветовые признаки изображения. В предлагаемом методе для повышения точности дополнительно используются текстурные признаки и признаки формы. Для вычисления текстурных признаков используется функция энергии Габора. При анализе формы рассчитывается расстояние между центрами регионов. Результаты экспериментов представлены на тестовых изображениях. Построены кривые точности-полноты, показывающие преимущество разработанного метода.
Ключевые слова: анализ изображений, визуальное внимание, граф, признаки изображений, ранжирование, компьютерное зрение.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации ГБ-1187/20
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (Госзадание ВлГУ ГБ-1187/20).
Поступила в редакцию: 22.10.2019
Принята в печать: 25.12.2019
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Захаров, Д. В. Титов, А. Л. Жизняков, В. С. Титов, “Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений”, Компьютерная оптика, 44:3 (2020), 427–435
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZakTitZhi20}
\by А.~А.~Захаров, Д.~В.~Титов, А.~Л.~Жизняков, В.~С.~Титов
\paper Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений
\jour Компьютерная оптика
\yr 2020
\vol 44
\issue 3
\pages 427--435
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co805}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-658}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co805
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i3/p427
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:101
    PDF полного текста:22
    Список литературы:10
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024