Обработка изображений, распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика
Статья научная
Классификация типов подстилающей поверхности по мульти- и гиперспектральным изображениям традиционно осуществляется на основе анализа диаграмм рассеяния значений пикселей в многомерном пространстве признаков, в качестве которых используются яркости в отдельных каналах. Для повышения достоверности классификации используются подходы, основанные на учете характеристик каждого пикселя и пикселей его ближайшей окрестности, т.е. на совместном анализе спектральных и пространственных признаков. В данной работе на тестовом гиперспектральном изображении выполнены исследования эффективности методов спектрально-пространственной классификации данных, учитывающих пространственную информацию на различных этапах обработки. Особое внимание уделено подбору размера ядра пространственной обработки. Продемонстрировано, что включение в анализ окрестностей пикселей на любом этапе повышает точность классификации, однако наибольшую эффективность демонстрируют методы предварительной обработки исходных данных. При этом лучшие результаты достигаются при сочетании предварительной обработки сырых данных (до выполнения процедур попиксельной спектральной классификации) и апостериорной обработки результирующих картосхем. Отмечена перспективность многомасштабного сглаживания исходных изображений с кратным количеству масштабов увеличением числа спектрально-пространственных признаков, позволяющего исключить процедуру предварительного подбора масштаба пространственной обработки.
Бесплатно
Подход к динамической визуализации разнородных геопространственных векторных изображений
Статья научная
Одной из известных проблем геоинформационных программных библиотек при визуализации геопространственных данных является низкая эффективность и ограниченность покадрового изменения группы пространственных слоев с временной привязкой. Среди наиболее значимых трудностей визуализации можно отметить невозможность синхронного переключения группы пространственных слоев по временному параметру, что негативно сказывается на результатах оценки временной анизотропии соответствующих пространственных данных. Проблема усугубляется также разнородностью пространственной информации, что выражается в шагах дискретизации, форматах, используемых геопространственных примитивах. Выявленная проблема существенно затрудняет решение задач, связанных с анализом пространственно-временной информации в различных научных и прикладных областях. Ярким примером тому является решение задачи анализа пространственно-временной анизотропии геофизической информации, что с точки зрения визуализации, предполагает возможность оценки ретроспективных данных в динамическом режиме за заданный временной интервал. В работе предложен подход, позволяющий выполнить интеграцию разнородных векторных геопространственных данных для последующих обработки, анализа и визуализации. Эффективность разработанного подхода была подтверждена на примере веб-приложения, обеспечивающего визуализацию геопространственного изображения в виде комплекса пространственных полилиний произвольных данных, а также при решении задачи анализа пространственно-временных вариаций геофизических данных.
Бесплатно
Подход к обнаружению и устранению артефактов пространственных изолиний в приложениях веб-ГИС
Статья научная
Одной из распространенных проблем современных геоинформационных веб-ориентированных библиотек и интерфейсов при построении пространственных изолиний является присутствие в результирующем наборе множественных артефактов, в частности, разомкнутых линий уровня. Как следствие, сформированный набор пространственных изолиний после процедуры веб-рендеринга затрудняет анализ пространственного распределения соответствующих параметров, с одной стороны, и снижает качество рендеринга пространственного изображения, с другой. При этом особенно критичны артефакты пространственных изолиний для больших объемов данных. В работе предложен подход, позволяющий выполнить корректировку программно сформированных изолиний посредством идентификации разомкнутых линий и их последующего выборочного соединения либо замыкания. С точки зрения программной реализации представленный подход практически не изменяет времени отклика серверных сценариев. Эффективность разработанного подхода была подтверждена на примере веб-приложения, обеспечивающего визуализацию геопространственного изображения в виде комплекса пространственных изолиний геофизических параметров в области аврорального овала.
Бесплатно
Статья научная
Рассмотрены различные подходы к обработке изображений и видео с целью решения задач обнаружения, слежения и оценки параметров движущихся объектов. Описаны разработанные алгоритмы решения обозначенных задач применительно к области транспортной аналитики. При разработке алгоритмов внимание было уделено решению задач на внутренней платформе камер видеонаблюдения, что накладывает ограничения на вычислительную сложность. Первый алгоритм (базовый) выполняет обнаружение и оценку параметров движущихся объектов и основан на обработке двух связанных зон изображения. Данный алгоритм включает вычислительно эффективную и адаптивную процедуру оценки и обновления фоновой составляющей изображения на основе физики процесса движения объекта интереса через зону обработки. Второй алгоритм выполняет слежение за объектом на основе метода оптического потока, инициализированного особыми точками. Третий алгоритм основан на прослеживании сегментов объекта, невысокая сложность алгоритма позволяет реализовать его на внутренней платформе интеллектуальных камер. Приведены результаты экспериментальных исследований предложенных алгоритмов, также проведено сравнение с некоторыми алгоритмами, представленными в литературе. Показано, что алгоритмы слежения позволяют повысить точность обнаружения и оценки параметров движущихся объектов, а также сократить вероятность ошибок классификации по сравнению с базовым подходом.
Бесплатно
Поиск объектов на изображении с использованием морфлетных описаний
Статья научная
В работе предлагается оригинальный метод поиска объектов на основе деревьев морфлетов. Метод позволяет устойчиво обнаруживать объекты различной природы на изображении и не требует предварительного обучения. При этом, помимо выделения объемлющего прямоугольника, одновременно с обнаружением происходит предварительная сегментация, которая в дальнейшем может использоваться при распознавании. Другой важной особенностью предлагаемого подхода является отсутствие необходимости использования скользящего окна, а также пирамиды признаков для выделения разномасштабных объектов.
Бесплатно
Поиск объектов на изображениях с использованием структурного дескриптора на основе графов
Статья научная
В работе рассматривается разработка структурного дескриптора для поиска объектов на изображениях. Дескриптор построен на основе графа, вершинами которого являются центры масс сегментов особенностей. Для вложения графа в векторное пространство используется преобразование Юнга - Хаусхолдера. Предложенный способ вложения графа в векторное пространство базируется на методах дифференциальной геометрии. Для описания связи между точками используются составные кривые. Граф изображения описывается матрицей параметров кривизны. С помощью метрики Хаусдорфа вычисляется матрица расстояний для графов объекта-кандидата и объекта-эталона. Для представления результатов используется метод многомерного шкалирования. Для исследования разработанного подхода были использованы изображения тестовых объектов и изображения лиц людей. При обнаружении головы человека на изображениях сравнение разработанного дескриптора осуществлялось с методом Виолы - Джонса. Достоинством разработанного подхода является инвариантность к повороту изображения на плоскости при поиске объектов. Также дескриптор позволяет обнаруживать объекты с углом поворота в пространстве до 50 градусов. Использование центров масс сегментов особенностей в качестве вершин графа значительно повышает устойчивость подхода при изменении ракурса съёмки по сравнению с подходом, в котором вершинами графа являются особые точки изображения.
Бесплатно
Поиск редких данных в задаче распознавания лиц на изображениях
Статья научная
Одной из основных проблем современных нейросетевых дескрипторов в задаче идентификации лиц является малое число обучающих примеров определенного типа: изображения плохого качества, разный масштаб или освещение, лица детей, пожилых людей, редкие расы. В результате точность распознавания оказывается низкой для входных изображений, не похожих на большинство изображений в наборе данных, используемом для настройки метода извлечения признаков. В работе предлагается способ преодоления такой проблемы за счет автоматического обнаружения нетипичных входных изображений на основе введения предварительного этапа их автоматической отбраковки. Для этого используется специальная свёрточная сеть, обученная на наборе редких данных, которые обрабатывались с помощью известных алгоритмов преобразования изображений. Для повышения вычислительной эффективности решение о наличии редкого изображения принимается на основе того же дескриптора лица, который используется в классификаторе. Экспериментальное исследование подтвердило преимущества в точности предложенного подхода для нескольких наборов данных лиц и современных нейросетевых дескрипторов.
Бесплатно
Статья научная
В статье предлагается новая полухрупкая система встраивания цифровых водяных знаков для защиты изображений, обладающая возможностью локализации несанкционированных искажений и восстановления искаженных фрагментов изображения. Система адаптирована к методу компрессии HGI и, подобно ему, использует иерархическую структуру изображения при встраивании информации. Отличие заключается в замене этапа квантования постинтерполяционных остатков, присутствующего в HGI, специальным квантователем, основанным на методе Quantization Index Modulation. В результате встроенный водяной знак становится устойчивым к компрессии HGI вплоть до заданного пользователем уровня искажений, вносимых при сжатии. Проведенные эксперименты демонстрируют необходимость выбора баланса между качеством защищенного изображения и точностью локализации возможных изменений. Помимо отыскания маски искажённых областей, предлагаемая система позволяет восстанавливать искажённые фрагменты с приемлемым качеством за счёт встраивания данных исходного изображения в качестве водяного знака на других иерархических уровнях. Разработанная система может использоваться для защиты изображений дистанционного зондирования и медицинских изображений от злонамеренных искажений.
Бесплатно
Статья научная
Статья посвящена проблеме синтеза фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтров) для коррекции радиально-симметричных искажений типа дефокусировки. Предлагается новая модель радиально-симметричного частотного отклика, являющаяся обобщением модели частотного отклика, который описывается аналитически в виде композиции отрезков квадратичной и экспоненциальной функций. Обобщение состоит в том, что вводится дополнительный участок постоянного частотного отклика, который расширяет область средних частот. В работе исследуется зависимость качества восстановления от параметра, характеризующего диапазон средних частот, в котором спектральная характеристика фильтра постоянна. Приводятся примеры реализации и результаты сравнения с оптимальным фильтром Винера.
Бесплатно
Применение вейвлет-преобразования для слияния многоспектральных изображений
Статья научная
Рассматривается метод слияния изображений одной и той же сцены, полученных в разных спектральных диапазонах, с формированием интегрированного монохромного изображения. Метод слияния основан на вейвлет-преобразовании исходных изображений. Предлагается стратегия объединения высокочастотных коэффициентов путём сравнения отношений их значений для всех исходных изображений. Процедура слияния не требует введения каких-либо пороговых значений и может выполняться для любого количества входных изображений. Предложенный алгоритм может быть использован в многоканальных оптико-электронных системах автоматической обработки изображений.
Бесплатно
Применение искусственной иммунной системы для распознавания зрительных образов
Статья научная
Рассмотрена возможность применения искусственных иммунных систем для распознавания зрительных образов. Разработан и программно реализован новый алгоритм искусственной иммунной системы, позволяющей с помощью Web-камеры в режиме реального времени распознавать такие образы. Экспериментально показано, что данная система может быть успешно применена для распознавания как лиц людей, так и любых других объектов. Обсужден вопрос о применении искусственной иммунной системы в высокопроизводительных системах параллельных вычислений. К преимуществам разработанной искусственной иммунной системы можно отнести высокую скорость обучения системы новым образам, а также возможность обучения системы новому образу в любой момент её работы. Эти преимущества открывают возможность создания систем искусственного интеллекта, обучающихся в режиме реального времени.
Бесплатно
Статья научная
В статье анализируется возможность использования сиамской сверточной нейросети для решения задачи васкулярной аутентификации на встраиваемой аппаратной платформе с ограниченными вычислительными ресурсами (Orange Pi One). Выполнен краткий обзор современных методов вычисления векторов признаков изображений, применяемых в задачах классификации, сравнения или поиска изображений по контенту: на основе вариационных рядов (гистограмм), локальных дескрипторов, дескрипторов особых точек, дескрипторов на основе хэш-функций, нейросетевых дескрипторов. Предложена архитектура биометрической системы аутентификации по изображениям ладоней в видимом и ближнем ИК-спектрах на основе сиамской сверточной нейросети. Разработанное программное решение позволяет использовать сиамскую нейросеть в режимах «полная сеть» (используются оба симметричных канала нейросети) и «половина нейросети» (используется только один канал) для сокращения времени сравнения векторов биометрических данных зарегистрированных пользователей биометрической системы аутентификации. Показаны преимущества нейросетевых признаков, заключающиеся в универсальности, масштабируемости и конкурентоспособности, в том числе на встраиваемых аппаратно-программных решениях с ограниченными вычислительными ресурсами при отсутствии графических ускорителей. Исследования показали возможность повышения качества классификации изображений ладоней с 0,929 до 0,968 по метрике «overall accuracy» при использовании сиамской нейросети вместо метода перцептивного хэширования при сопоставимом времени определения зарегистрированной в биометрической системе аутентификации персоны. В экспериментах осуществлялся поиск по базе данных из 2000 изображений для 400 персон.
Бесплатно
Применение методов глубокого обучения для оценки степени коммерческой ценности визуальных объектов
Статья научная
Рассмотрена возможность применения сверточной нейронной сети для оценки коммерческой ценности цифровых изображений. Исследовалось влияние на обучение нейронной сети различных условий подготовки образцов, алгоритмов оптимизаторов, количества пикселей в образцах, размеров обучающей выборки, цветовых схем, качества сжатия и других фотометрических параметров. Показано, что благодаря предложенной предварительной подготовке данных, оптимальному выбору архитектуры и гиперпараметров нейросети удалось добиться точности классификации не менее 98 %.
Бесплатно
Применение нейронных сетей для семантической сегментации изображений глазного дна
Статья научная
Развитие нейросетевых алгоритмов произвело революцию во многих областях, а особенно в тех, что связаны с интеллектуальным анализом изображений. Особую сложность представляют собой задачи обработки биомедицинских данных, которым свойственны проблемы несбалансированности, малого объема и некачественной разметки. В данной работе производится исследование возможности использования нейронных сетей для решения задачи семантической сегментации изображений глазного дна. Для оценки применимости нейронных сетей для решения данной задачи было произведено сравнение их результатов с результатами сегментации изображений с помощью текстурных признаков. В результате оказалось, что нейронные сети превосходят в точности текстурные признаки по метрикам precision (~25 %) и recall (~50 %). Нейронные сети могут быть применены для решения задач биомедицинской сегментации изображений с предварительным применением алгоритмов балансировки и аугментации данных.
Бесплатно
Статья научная
В связи с малым количеством размеченных наборов данных радиолокационных изображений перспективным представляется использование оптических изображений для обучения нейронных сетей, предназначенных для обнаружения объектов на радиолокационных изображениях. Однако оптические изображения имеют ряд существенных отличий от радиолокационных изображений, что приводит к необходимости более глубокого экспериментального исследования вопроса. В работе была исследована применимость такого подхода и показано, что в случае задачи обнаружения кораблей достижимы высокие результаты. Кроме того, показано, что предварительная фильтрация спекл-шума позволяет дополнительно улучшить ситуацию.
Бесплатно
Применение ориентации градиента яркости для систем автосопровождения объектов
Статья научная
Рассматривается задача автосопровождения объекта, находящегося на сложном естественном фоне. Обнаружение объекта производится в каждом кадре видеопоследовательности путем поточечного сопоставления с эталоном. Предлагаемый метод основан на представлении каждой точки изображения ориентацией градиента яркости в локальной окрестности. В зависимости от своей ориентации окрестности разделяются на классы. Помимо классов анизотропных окрестностей, вводится класс окрестностей с изотропной структурой. Классы нумеруются, и номер класса окрестности принимается в качестве признака рассматриваемой точки. После кодировки изображение сканируется эталоном, используемая мера близости - поэлементное сравнение (компарация). В результате формируется компарационная матрица, каждый элемент которой есть число совпадений элементов эталона и текущего фрагмента изображения. Локация объекта производится по максимальному значению компарационной матрицы. Для достижения устойчивого сопровождения применяется особое правило перезаписи эталона - динамическая мера близости. Результаты тестирования показали более устойчивое сопровождение объекта по сравнению с использованием нормированной корреляционной меры.
Бесплатно
Статья научная
В работе предложены алгоритмы обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент по характеристикам плотных траекторий движения. Проведено сравнение показателей точности и быстродействия с алгоритмом обнаружения по длинам векторов оптического потока. Результаты свидетельствуют о повышении быстродействия при использовании плотных траекторий и сохранении точности при обучении модели «мешка признаков» на сбалансированной выборке признаков поведения.
Бесплатно
Статья научная
Статья посвящена координатной привязке сканирующего зондового микроскопа к исследуемой поверхности. Координатная привязка имеет большое значение при исследованиях одних и тех же объектов различными зондами и в различных средах. В качестве объекта такой привязки предложено использовать реперные отметки, нанесённые на поверхность наноиндентором вдоль прямой линии через равные промежутки. Описан порядок смещения поля зрения микроскопа в процессе обнаружения реперных отметок. Представлен алгоритм их распознавания. Алгоритм основан на корреляционном анализе изображения с помощью эталонного изображения отметки с последующим выделением особых точек изображения по локальным максимумам коэффициента корреляции. При этом использовались дескриптор взаимных расстояний между парами особых точек и коэффициент Пирсона в качестве количественного критерия распознавания. Рассмотрено три варианта эталонов: окружность, круг с градиентной заливкой и круг со сплошной заливкой. Установлено, что количество особых точек может существенно превышать количество реперных отметок. Описан метод пороговой фильтрации особых точек по значениям коэффициента корреляции. Данная фильтрация подразумевает исключение особых точек, в окрестностях которых разность максимального и минимального значения коэффициента корреляции не превышает заданного порога. Представлены результаты, подтверждающие работоспособность предложенных алгоритмов. Выработаны рекомендации по выбору настроек алгоритмов распознавания и фильтрации.
Бесплатно
Разработка алгоритма семантической сегментации аэрофотоснимков реального времени
Статья научная
Статья посвящена разработке эффективного алгоритма семантической сегментации изображений для работы в реальном времени, обладающего наилучшей точностью в своем классе. На основе сравнительного анализа методов предварительной сегментации, методов вычисления признаков по сегментам изображения, а также различных алгоритмов машинного обучения выявлены наиболее эффективные из них как по точности, так и по быстродействию. По результатам исследования построен модульный алгоритм семантической сегментации со временем выполнения, близким к реальному. Обучение и тестирование проводились на коллекции ISPRS «Vaihingen» аэрофотоснимков видимого и инфракрасного диапазонов, к которым прилагается пиксельная карта высот изображенной местности. Предложен оригинальный способ получения нормализованной матрицы высот по исходной цифровой модели рельефа.
Бесплатно
Статья научная
Стремительный рост количественных и качественных характеристик цифровых визуальных данных приводит к необходимости улучшения эксплуатационных показателей современных устройств обработки изображений. В данной работе предложены новые алгоритмы цифровой обработки двумерных изображений на основе метода Винограда в общем виде. Анализ полученных результатов показал, что использование метода Винограда сокращает вычислительную сложность обработки изображений до 84 % по сравнению с традиционным прямым методом цифровой фильтрации в зависимости от параметров фильтра и фрагментов изображения, не влияя при этом на качество обработки изображения. Составленные матрицы преобразования метода Винограда и разработанные алгоритмы могут быть использованы в системах обработки изображений для улучшения эксплуатационных характеристик современных микроэлектронных устройств, осуществляющих очистку от шума и сжатие изображений, а также распознавание образов. Перспективным направлением дальнейших исследований является аппаратная реализация разработанных алгоритмов на современных устройствах вычислительной техники, таких как программируемые пользователем вентильные матрицы и интегральные схемы специального назначения, разработка алгоритмов цифровой обработки изображений, используемой в сверточных нейронных сетях, на основе метода Винограда в общем виде для одномерных вейвлет-фильтров с децимацией и для свертки с шагом.
Бесплатно
