Обработка сигналов и изображений средствами векторно-матричных вычислений. Глава 5. Поиск объектов на изображениях : монография

Abstract

Пятая глава содержит результаты исследований по сокращению вычислительных затрат и повышению точности позиционирования объектов на изображениях при реализации процедуры поиска объектов на статических и динамических изображениях. В главе сформулированы следующие научно-технические результаты: – представлен метод поиска объектов на статических изображениях, инвариантный к повороту объекта вокруг горизонтальной оси, отличительной особенностью которого является анализ элементов главных и второстепенных диагоналей корреляционной матрицы, полученной в результате прямого матричного умножения; – разработан подход к поиску бинарных объектов на изображении с использованием факторизации матриц; полученные результаты экспериментов по оценке реальных вычислительных затрат подтверждают их сокращение; – предложен и исследован класс минимаксных функций схожести для обработки статических и динамических изображений. Рассмотренные функции позволяют для произвольно выбранных характеристик изображений получить нормированную величину схожести на основе последовательного определения минимума и максимума соответствующих значений анализируемых характеристик. Результаты сравнения качественных характеристик (форма и уровень боковых выбросов) разработанных функций схожести свидетельствуют об улучшенной контрастности минимаксных функций схожести и, соответственно, о возможности повышения точности позиционирования объекта на изображении; – рассмотрен алгоритм поиска объектов на статических изображениях с использованием вейвлет-преобразования и моментных характеристик, в котором за счет использования многоуровневого анализа изображения и объекта достигается уменьшение временных затрат; за счет использования моментных характеристик вейвлет-коэффициентов повышается инвариантность алгоритма к повороту объектов; за счет применения аддитивной минимаксной функции схожести обеспечивается улучшение разрешающей способности и сокращение вычислительных затрат; – разработан итерационный алгоритм построения фонового кадра динамической сцены. Повышение качественных характеристик фонового кадра, а следовательно и повышение эффективности обнаружения движущихся объектов, достигается за счет его обновления и использования минимаксной функции схожести.