Найти

Результаты поиска

• МЕТОД ДЕТЕКЦИИ ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ЗНАКОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

  А. Н. Каркищенко , В. Б. Мнухин

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Целью исследования является разработка метода детекции характерных точек
  цифрового изображения, обладающего устойчивостью по отношению к определенному
  классу преобразований яркости. Необходимость в подобном методе обусловлена потреб-
  ностями выделения ключевых точек изображений в системах видеонаблюдения и распозна-
  вания лиц, зачастую работающих в условиях меняющейся освещенности. Особенностью
  предлагаемого метода, отличающего его от ряда известных подходов к проблеме выделе-
  ния характерных точек, является использование так называемого знакового представле-
  ния изображений. В отличие от обычного задания цифрового изображения дискретной
  функцией яркости, при знаковом представлении изображение задается в виде ориентиро-
  ванного графа, соответствующего бинарному отношению увеличения яркости на множе-
  стве пикселей. Тем самым, знаковое представление определяет не единственное изобра-
  жение, а множество изображений, функции яркости которых связаны строго монотон-
  ными преобразованиями яркости. Именно это свойство знакового представления опреде-
  ляет его эффективность для решения задач, обусловленных поставленной выше целью.
  Особенностью рассматриваемого метода является особый подход к интерпретации ха-
  рактерных точек изображения. Это понятие в теории обработки изображений не явля-
  ется строго определенным; можно сказать, что характерная точка отличается повышен-
  ной «сложностью» структуры изображения в её окрестности. Поскольку знаковое пред-
  ставление изображения может быть представлено в виде ориентированного графа, в дан-
  ной работе для оценки меры сложности локальной окрестности его вершин предложено
  использовать известный в спектральной теории графов метод ранжирования, основанный
  на теореме Перрона-Фробениуса. Его суть состоит в том, что в качестве меры сложности
  вершины выступает значение компоненты так называемого перроновского собственного
  вектора матрицы смежностей данного графа. Для проведения экспериментальных исследований предложенного подхода был разработан комплекс программ, результаты работы которых подтверждают работоспособность метода и демонстрируют, что с его помощью
  удается на модельных примерах получать близкие к ожидаемым результаты. В работе
  предложен также ряд рекомендаций по применению данного метода.