Обнаружение и локализация объектов на статических изображениях с использованием минимаксных функций схожести

Abstract

Рассматривается алгоритм обнаружения и локализации объектов на статических изображениях, основанный на сопоставлении с эталоном. Новизна работы заключается в том, что для повышения эффективности задачи обнаружения и локализации объектов на статических изображениях предлагается использовать минимаксные функции схожести. Функции данного класса формируют интегральную оценку схожести на основе последовательного анализа элементов обрабатываемых изображений и позволяют получить нормированный минимаксный критерий схожести. Полученные результаты исследований подтвердили эффективность применения данных функций схожести и показали, что алгоритм является перспективным для использования в системах автоматизированного поиска полутоновых объектов на статических изображениях.