Обработка изображений, распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика
Метод фильтрации шумов на изображениях в пространстве разреженных представлений
Статья научная
В настоящей статье рассматривается метод решения задачи восстановления изображений с использованием разреженных представлений. Разреженное представление – это способ описания изображений в виде весовых коэффициентов для фрагментов, выбранных из заранее сформированного, как правило, переопределенного словаря. В работе предлагается общий подход к восстановлению изображений с использованием разреженного представления. Приводятся результаты экспериментов для простейшей реализации этого подхода на примере двух задач: устранения шумов и заполнения пропусков на изображениях.
Бесплатно
Метод цветовой консистентности для камер с неизвестной моделью
Статья научная
Современные методы вычислительной фотографии позволяют приблизить качество изображений, получаемых мобильными камерами, к качеству профессиональных фотокамер. Одна из важнейших задач в этой связи - задача обеспечения консистентности цветов различных камер. В настоящей работе предлагается простой и эффективный способ привести цвета одной камеры к другой, основанный на аппроксимации необходимого преобразования сплайном тоновой коррекции и матрицей цветового преобразования. Экспериментальное исследование проведено в достаточно сложном случае, в котором требуется привести в соответствие цвета изображений, полученных с двух принципиально разных сенсоров, а также с использованием дифракционной оптики. Результаты экспериментов показали, что предложенный метод позволяет получить более высокую точность приведения цветов между камерами, чем существующие аналоги.
Бесплатно
Статья научная
Дорожные дефекты являются одним из наиболее важных факторов при дорожно-транспортном происшествии, определяющим безопасность водителя, состояние автомобиля и скорость передвижения, поэтому они должны быть исправлены как можно скорее. К дефектам относятся трещины, колеи и выбоины на дорожном покрытии, и если их не исправлять в короткие сроки, то их размер будет расти каждый день. Есть различные методы, которые используются для обнаружения дорожных дефектов, одним из которых является метод компьютерного зрения. Типично цифровые камеры устанавливаются на автомобили, и затем выполняется обработка получаемого набора изображений от данного отрезка дороги. В данной статье предлагается методика получения изображения с помощью беспилотных летательных аппаратов, что позволяет собрать необходимые данные о состоянии дорожного полотна на больших по длине отрезках дороги. Предлагается методика выделения дефектов в виде трещин и оценки параметров, которые определены в нормативных документах. В результате проведенных исследований были получены и обработаны реальные изображения с помощью предложенной авторами методики, которая показала высокую скорость и точность, что указывает на возможность использования её на практике.
Бесплатно
Статья научная
Предложена неинвазивная методика автоматизированного обнаружения и оценивания динамики дефектов инженерных сооружений, основанная на обработке изображений, формируемых при периодических облетах инженерного сооружения беспилотными летательными аппаратами. Методика включает этапы детектирования дефектов, совмещения изображений дефектов с их изображениями, полученными с предыдущих облетов, и выявления динамики развития дефекта. Приведен пример реализации и апробации методики для задачи обнаружения и оценивания динамики трещин в металлических конструкциях мостовых переходов. Методика позволяет существенно сократить затраты на мониторинг состояния дефектов инженерных сооружений при увеличении вероятности обнаружения дефектов.
Бесплатно
Методика оценки объема гранулы полимерного геля в оптической микрометрии
Статья научная
В работе предложен алгоритм обработки фотографии полимерной гранулы с целью определения ее объема. Исследованы факторы, влияющие на результат автоматической обработки данных в методе оптической микрометрии. Показано, что по контуру гранулы эллиптического типа алгоритм определяет ее объем с относительной погрешностью 0,4 %, что соответствует ошибке определения диаметра гранулы в 1 пиксель.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассматривается новая методика проверки гипотез о распределениях многомерных спектральных данных дистанционного зондирования. Предлагаемая методика основана на использовании непараметрических алгоритмов распознавания образов. Проверка гипотезы о тождественности двух законов распределений многомерных случайных величин заменяется на проверку гипотезы о равенстве ошибки распознавания образов значению 0,5. Применение данной методики позволяет исключить проблему декомпозиции области значений случайных величин на многомерные интервалы, которая свойственна для критерия Пирсона. Её эффективность подтверждается результатами проверки гипотез о распределении спектральных данных дистанционного зондирования лесных массивов. Проводится анализ законов распределения следующих состояний лесных массивов: темнохвойный лес, повреждённые и сухие древостои. Исходная информация получена по данным дистанционного зондирования территории юга Сибири с помощью аппарата Landsat по 6 спектральным каналам. Результаты исследований являются важными для формирования набора значимых спектральных признаков в задаче оценивания состояний лесных массивов.
Бесплатно
Статья научная
Рассматриваются алгоритмы проекции цифровых изображений в собственные подпространства в рамках линейных методов PCA, LDA, PLS и CCА. Приводится история развития этих методов за последние 100 лет на фоне появления новых областей их применения и меняющихся в связи с этим требований к ним. Показано, что развитие было инициировано четырьмя основными требованиями, вытекающими из современных задач и практики цифровой обработки изображений и, в первую очередь, изображений лиц. Первым является требование использования методов PCA, LDA, PLS и CCА в условиях как малой, так и чрезвычайно большой выборки изображений лиц в исходных наборах. Второе требование связано с критерием, определяющим собственный базис, который должен обеспечить, например, минимум ошибки аппроксимации изображений лиц, улучшение кластеризации в собственном подпространстве или максимум корреляции (ковариации) между наборами данных в подпространстве. Третье - связано с возможностью приложения рассматриваемых методов к задачам обработки двух и более наборов изображений с различных сенсорных источников или нескольких наборов любых числовых матриц...
Бесплатно
Методы коррекции цвета и яркости при создании панорамных изображений
Статья научная
При создании бесшовных панорам из набора перекрывающихся изображений, полученных с различных камер, области перекрытия могут сильно различаться по освещённости и цветовым оттенкам на соседних изображениях. В данной работе рассматриваются различные подходы к смешению цветов при сшивке и алгоритмы предварительной цветокоррекции исходных изображений. Предложен способ параллельной оценки корректирующих коэффициентов по всем границам стыковки изображений. Получены сравнительные оценки цветового, структурного подобия внутри областей перекрытия, а также показана плавность перехода яркости в панораме.
Бесплатно
Методы трансферного обучения для сегментации клеток глиомы C6
Статья научная
В настоящей работе представлен алгоритм бинарной сегментации клеток культуры глиомы С6 с применением методов глубокого обучения для упрощения и ускорения анализа роста данной культуры. Для разработки и тестирования алгоритма впервые собрана база, содержащая 30 микроскопических фазово-контрастных снимков клеток глиомы C6.Благодаря собранной базе данных, впервые исследуются свойства методов трансферного обучения при работе со снимками клеточных культур в высоком разрешении. Для этого используются дополнительные базы данных микроскопических и неспециализированных изображений. Эксперименты показали, что предобучение нейронной сети с использованием микроскопических снимков обеспечивает значительное преимущество при распознавании клеток глиомы в низком разрешении, однако при увеличении разрешения и возникающей из-за этого рассогласованности размеров объектов лучшие результаты могут быть получены с использованием энкодеров, обученных на повседневных снимках. В работе объясняются причины этого и предлагаются способы повышения обобщающих способностей «специализированных» весов к работе в высоком разрешении за счет использования техник аугментации, обеспечивающих согласованность размеров объектов. Также демонстрируется возможность получать разные обобщающие свойства итогового алгоритма за счет правильного подбора данных для предварительного обучения, что может быть полезно при необходимости обнаруживать или исключать из рассмотрения плотные кластеры клеток.
Бесплатно
Статья научная
Получение и обработка оптических медицинских изображений являются важными аспектами современной медицинской практики, так как они позволяют проводить точную диагностику и мониторинг различных заболеваний. Методы их получения включают микроскопические изображения, оптическую когерентную томографию, лазерную диффузионную томографию и другие техники, каждая из которых имеет свои преимущества и ограничения. В работе представлен обзор этих методов, а также анализ источников и видов шумов, которые влияют на качество изображений. Рассмотрены современные методы обработки цифровых медицинских оптических изображений, такие как фильтрация, усиление контраста, реконструкция изображений и машинное обучение, которые играют ключевую роль в повышении качества, точности и информативности таких изображений.
Бесплатно
Метрика искажений мелких структур компрессированных изображений
Статья научная
В статье предлагается новая метрика искажений мелких структур компрессированных изображений - MFSD ( Metric of Fine Structures Distortion ). К особенностям метрики относится то, что она основана на алгоритме идентификации мелких структур изображения с использованием нормированной системы N-CIELAB, что позволяет оценивать искажения с учетом свойств контрастной чувствительности зрения. Приводятся экспериментальные результаты оценки искажений тестовых изображений в зависимости от степени компрессии и параметра качества в кодеках JPEG и JPEG2000 по метрике MFSD и по традиционным метрикам PSNR и SSIM. На основе результатов сравнительного анализа MFSD с субъективными оценками качества компрессированных изображений JPEG и JPEG2000 получен новый объективный критерий высокого качества воспроизведения мелких структур компрессированных изображений. Приводится теоретическое и экспериментальное обоснование объективности нового критерия по результатам обработки и анализа искажений компрессированных тестовых фотореалистичных изображений.
Бесплатно
Статья научная
Повсеместное использование цифрового контента повышает актуальность защиты прав авторов и обладателей такого контента, в частности, цифровых изображений. Технология цифровых водяных знаков (ЦВЗ) позволяет эффективно решать многие задачи, связанные с доказательством авторства на изображения, подтверждением их подлинности и отслеживанием незаконного копирования. Эффективный алгоритм встраивания ЦВЗ требует достижения высоких показателей незаметности и робастности, что является сложной задачей, так как улучшение одного из этих показателей обычно приводит к ухудшению другого. В этом исследовании для решения данной задачи предложен новый алгоритм невидимого встраивания ЦВЗ в гибридную пространственно-частотную область изображений, основанный на множественном встраивании и метаэвристической оптимизации. Встраивание битов ЦВЗ выполняется путём изменения блока пикселей изображения в соответствии с некоторой матрицей изменений, которая выбирается адаптивно для каждого блока с помощью генетического алгоритма. На этапе извлечения значение каждого бита ЦВЗ определяется с помощью всех встроенных копий, причём ни оригинальное изображение, ни оригинальный ЦВЗ не требуются для извлечения данных. Результаты экспериментов показывают, что предложенный алгоритм отличается высокой незаметностью и устойчивостью к ряду атак обработки изображений.
Бесплатно
Моделирование зон затопления на основе прогнозирования временных рядов и ГИС-технологий
Статья научная
Предлагается специализированная веб-ГИС, реализованная за счет интеграции искусственной нейронной сети и геотехнологий, которая обеспечивает раннее прогнозирование и моделирование зон затопления на 5 суток вперед. Реализованные в рамках данной веб-ГИС методы и алгоритмы позволяют ежедневно прогнозировать временные ряды на основе ретроспективных данных об уровнях воды и общего водного притока, температуре воздуха и воды, толщине снежного покрова и количестве осадков, скорости ветра и атмосферного давления. При этом только на основе полученных прогнозных значений об уровнях воды реализована возможность раннего моделирования и визуализации разлива рек. Это предоставит возможность специализированным организациям и службам, а также управляющим органам заблаговременно и в кратчайшие сроки принимать решения, связанные с противопаводковыми мероприятиями.
Бесплатно
Моделирование рассуждений при поиске и описании объектов на космоснимках
Статья научная
В статье представлен подход к проблеме контекстного поиска и описания объектов на растровых космоснимках, заключающийся в моделировании рассуждений на основе структурированных прецедентов. В результате обработки изображения строится граф смежности цветовых областей. Объект характеризуется цветом, атрибутами формы отрезков границы и формы объекта в целом. Структурированный прецедент представляется в виде лучевого графа, дуги которого упорядочены в соответствии с положительным обходом границ областей. С помощью алгоритма сопоставления графов в анализируемом изображении выявляются вхождения прецедентов из базы данных системы. При обнаружении вхождения применяется правило прецедентного вывода. Степень принадлежности объекта некоторому классу зависит не только от свойств самого объекта, но и от достоверности окружающих его объектов. Стратегия контекстного поиска содержит этапы рекурсии и итерации. В отличие от нейросетевых технологий, предложенный подход позволяет не только классифицировать изображенные объекты, но и получать их структурированные описания. Кроме того, выдаваемое системой классификационное решение имеет аргументированное обоснование. Результаты эксперимента показывают, что рассуждения на основе структурированных прецедентов позволяют уточнять результаты классификации и повышать достоверность распознавания объектов на космоснимках.
Бесплатно
Мониторинг реинтродуцированных редких растений на основе нейронной сети YOLO
Статья научная
Восстановление популяций редких видов растений (реинтродукция) – одна из важнейших мер сохранения биоразнообразия на планете. Реинтродуцированные растения нуждаются в постоянном мониторинге с целью изучения особенностей их развития и контроля за состоянием популяции. Для сокращения влияния человека на естественную среду обитания растений и упрощения процесса мониторинга мы предлагаем использовать беспилотные летательные аппараты и осуществлять автоматический анализ результатов их съёмки при помощи свёрточной нейронной сети. В рамках данной статьи описаны результаты, полученные при помощи сети YOLOv3. Рассматриваются вопросы настройки нейронной сети для обнаружения посадок пиона тонколистного, реинтродуцированного в Самарской области силами кафедры экологии, ботаники и охраны природы Самарского университета. Основным вопросом исследования являлось изучение возможности обучения нейронной сети по изображениям пиона в искусственной среде обитания с последующим применением на изображениях в естественной среде обитания. Проведенные исследования подтверждают возможность успешного обучения нейронной сети на изображениях пионов в искусственной среде обитания.
Бесплатно
На пути использования смартфона в качестве гиперспектральной камеры
Статья научная
Спектральная реконструкция из RGB-изображений – одна из актуальных задач вычислительной фотографии, но на сегодняшний день даже самые современные алгоритмы не обеспечивают приемлемую точность. Любопытно, что в этой задаче современные мобильные устройства открывают новую возможность повышения качества реконструкции за счёт использования изображений сразу с нескольких камер. Это даёт почву для создания мобильной гиперспектральной камеры для широкого круга пользователей. В работе исследован вопрос достижимой точности при использовании одновременно нескольких одинаковых камер в сочетании с различными спектральными фильтрами. Предложено два алгоритма для поиска оптимальных фильтров для случаев обучения линейной регрессии и полносвязной нейронной сети в качестве алгоритма реконструкции. В результате вычислительных экспериментов было установлено, что в случае 4 камер и 4 фильтров точность реконструкции в три раза выше, чем при восстановлении из RGB-изображений.
Бесплатно
Статья научная
Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 - 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.
Бесплатно
Статья научная
В настоящей работе предложен новый подход к классификации гиперспектральных изображений высокого разрешения в прикладной задаче определения типов сельскохозяйственной растительности. В качестве классификатора используется спектрально-пространственная сверточная нейронная сеть с компенсацией вариаций освещения. Для автоматизированного формирования обучающей выборки предложен алгоритм на основе адаптивного вегетационного индекса. Показана эффективность предложенного подхода в задаче классификации типов растительности по результатам съемок сельскохозяйственных угодий, выполненных сканирующей гиперспектральной камерой.
Бесплатно
Статья научная
Данная работа посвящена задаче распознавания людей по лицу в видеопоследовательности. В работе предложена нейросетевая модель, которая для входного набора изображений лица человека строит компактное признаковое представление фиксированной размерности. Предложенная модель состоит из двух частей: модуль распознавания по изображению лица и модуль оценки качества изображения лица. Признаковые представления кадров из входного набора, полученные в результате работы модуля распознавания, агрегируются с учетом их полезности, которая оценивается модулем оценки качества. Визуальный анализ выявил, что предложенная нейронная сеть учится использовать больше полезной информации с изображений высокого качества и меньше - с размытых или перекрытых изображений. Экспериментальная оценка на базах YouTube Faces и IJB-A показала, что предложенный метод объединения признаков на основе оценок полезности изображений позволяет повысить качество распознавания по сравнению с базовыми методами агрегации.
Бесплатно
Нейросетевая реконструкция видеопотока в дифракционных оптических системах массового производства
Статья
Возможность существенно снизить массу и стоимость систем технического зрения привела к появлению большого числа работ, посвященных разработке новых оптических схем на основе дифракционной оптики и новых подходов к реконструкции получаемых изображений. Получаемые системы демонстрируют достаточное для прикладных систем технического зрения качество изображений. Однако при создании таких прикладных систем возможны источники дополнительных потерь качества получаемого видеопотока. В настоящей работе исследовано влияние на итоговое качество реконструируемого видеопотока таких факторов, как ограничения технологии массового производства дифракционной оптики, артефактов сжатия видеопотока с потерями, а также особенностей нейросетевого подхода к реконструкции. Предложена сквозная нейросетевая технология реконструкции изображений, позволяющая компенсировать дополнительные факторы потери качества и получить итоговый видеопоток с качеством, достаточным для решения прикладных задач технического зрения.
Бесплатно
