А.Ю. Рубис 1, О.В. Выголов 2, Ю.В. Визильтер 3 ФГУП «ГосНИИ Авиационных систем» (ФГУП «ГосНИИАС»), Москва E-mail: 1 arcelt@mail.ru, 2 o.vygolov@gosniias.ru,

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Морфологическое описание формы классов изображений, заданных конечными выборками Ю. В. Визильтер, В. С. Горбацевич, gosniias. ru Москва, ФГУП «Государственный.
Advertisements

Д.В. Комаров, Ю.В. Визильтер, О.В. Выголов ФГУП «ГосНИИ Авиационных систем», Москва Разработка алгоритма автоматического.
Реляционные модели формы изображений и метрики их сравнения Ю. В. Визильтер, А. Ю. Рубис, gosniias. ru Москва, ФГУП «Государственный научно-исследовательский.
Система распознавания объектов, обеспечивающая работу бортовой системы технического зрения в реальном времени Н.И. Дмитриев, А.И. Ляпин, Е.Ю. Суворов,
Введение в OpenCV МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования.
Методы предварительной обработки дактилоскопических изображений в биометрических системах идентификации личности Магистерская диссертация Кривицкой Д.П.
Описание формы объектов на изображениях при помощи гибких структурирующих элементов В.С. Горбацевич, Ю.В. Визильтер ФГУП «Государственный научно-исследовательский.
Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений Министерство образования и науки Российской Федерации Ярославский государственный.
Алгоритм анализа и принятия решения в задаче селекции объектов на изображениях наземных сцен Ю.Б. Блохинов, В.В. Гнилицкий, В. В. Инсаров, А.С. Чернявский.
Стрельников Константин МГУ им. М.В. Ломоносова, Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Быстрый алгоритм обнаружения.
Морфологические методы анализа изображений Пытьев Юрий Петрович Чуличков Алексей Иванович МГУ имени М.В.Ломоносова, Физический факультет Кафедра компьютерных.
Автор проекта: Антипова Галина Антоновна, учитель черчения и информатики ГБОУ СОШ 2034, г. Москва
Модели принятия решений Задачи распознавания Детерминированный случай Распознавание при стохастических данных Показатели качества распознавания Оптимальный.
Слежение за объектами на основе раздельной обработки изображений в двух спектральных каналах Бабаян Павел Вартанович Смирнов Сергей Александрович Кафедра.
РИТ-2007: Оптимальное управление проектами создания корпоративных сайтов Сергей Панарин, генеральный директор Интернет-компании ACTIVITI,
Разработка алгоритма обнаружения неправомерного использования изображений Выполнила: Явтушенко Евгения Дмитриевна ФФ- 505 Научный руководитель: Анзулевич.
Высшая математика Кафедра математики и моделирования Преподаватель Никулина Л. С. Четвертый семестр.
Сравнение и подгонка поверхностей при решении прикладных задач анализа 3d портретов человеческих лиц Дышкант Наталья Федоровна
Методы обработки графических изображений. Распознавание человека по изображению лица Плюсы: - не требуется специальное или дорогостоящее оборудование;
Излучательность. Трассировка лучей. Фотонные карты. Андрей Татаринов Глобальные модели освещения.
Транксрипт:

А.Ю. Рубис 1, О.В. Выголов 2, Ю.В. Визильтер 3 ФГУП «ГосНИИ Авиационных систем» (ФГУП «ГосНИИАС»), Москва Морфологическое комплексирование изображений различных спектральных диапазонов

Исходные данные для комплексирования ТВ (видимый диапазон)ИК1 (3-5 мкм) ИК2 (8-14 мкм) Набор из трех изображений одной сцены в различных спектральных дипазонах в формате Bitmap, 8 бит на пиксель, оттенки серого. Взаимная геометрическая привязка изображений произведена.

Алгоритм комплексирования с использованием морфологических проекций 1. Получение морфологической формы на основе критериальной гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы 2.Расчет морфологических проекций 3. Комбинирование изображений f ИК1 f ИК2 f ТВ f ИК1 P fик1 f ТВ P fик1 f ИК2 f ТВ fKfK f ИК1 – изображение диапазона 3-5 мкм f ИК1 – изображение морфологической формы, полученной из изображения f ИК1 f ИК2 – изображение диапазона 8-14 мкм f ТВ – изображение видимого диапазона P fик1 f ТВ – морфологическая проекция изображения видимого диапазона f ТВ на форму f ИК1 P fик1 f ИК2 – морфологическая проекция изображения диапазона 8-14 мкм f ИК2 на форму f ИК1 f K – результат комплексирования

Морфология Пытьева с кусочно- постоянной моделью изображения A1A1 A2A2 A3A3 A4A4 X X – область кадра Частный случай морфологической формы по Пытьеву Функция принадлежности к области

Морфология Пытьева с кусочно- постоянной моделью изображения X – область кадра Морфологическая проекция для дискретных изображений: Пример расчета морфологической проекции f(x,y)g(x,y)Pr f g(x,y)

Получение устойчивой формы путем критериальной гистограммной сегментации Глобальный критерий разделимости на n мод, (n>1) - свободные переменные, соответствующие порогам, разделяющим моды гистограммы Среднеквадратичный критерий оптимального выбора порогов сегментации : Регуляризированный критерий оптимального выбора порогов сегментации:

Пример многомодальной критериальной гистограммной сегментации выделяется 10 мод гистограммывыделяется 5 мод гистограммы выделяется 3 моды гистограммывыделяется 2 моды гистограммы

Расчет морфологических проекций Проекция изображения диапазона ИК2 на форму ИК1 Проекция изображения видимого диапазона (ТВ) на форму ИК1

Примеры морфологических проекций Изображение видимого диапазонаМорфологическая форма (количество мод гистограммы n=60) Проекция изображения видимого диапазона (ТВ) на форму ИК1

Правило комбинирования изображений Изображение видимого диапазонаРезультат комплексирования (количество мод гистограммы n=60)

Сравнение с другими методами комплексирования Изображение видимого диапазонаКомплексирование на основе добавления отличий Комплексирование с разделением НЧ и ВЧ составляющих и анализом информативности (дисперсия в окне) Морфологическое комплексирование (количество мод гистограммы n=60)

Сравнение с другими методами комплексирования Изображение видимого диапазонаКомплексирование на основе добавления отличий Комплексирование с разделением НЧ и ВЧ составляющих и анализом информативности (дисперсия в окне) Морфологическое комплексирование (количеством мод гистограммы n=60)

Спасибо за внимание !