Обработка изображений, распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика
Распознавание залежных земель на основе сезонных значений вегетационного индекса NDVI
Статья научная
Статья посвящена исследованию возможностей дискриминантного анализа для распознавания залежных земель на основе их спектрально-отражательных характеристик. Предложена методика автоматизированного выявления залежей среди пашни, основанная на дискриминантом анализе сезонных значений вегетационного индекса NDVI. На основе экспериментальной информации, собранной с аграрных угодий Белгородской области, рассчитаны и оценены уравнения, позволяющие в автоматизированном режиме относить конкретное аграрное угодье к пашне или залежи. Точность выявления залежей составила 71 %. Установлено, что из сезонных значений вегетационного индекса, рассчитанного на основе спутниковых снимков MODIS, наибольший вклад в распознавание залежей вносят его значения конца сентября-первой половины октября. Показано, что эффективность минимальных значений NDVI угодий для автоматизированного распознавания залежей значительно выше, чем средних значений.
Бесплатно
Статья научная
В статье представлены результаты оценки возможностей дискриминантного анализа для распознавания нарушенных лесных экосистем лесостепной зоны на основе спектрально-отражательных свойств. Предложен новый способ автоматизированного выявления участков нарушенных лесов среди покрытых лесом земель, основанный на дискриминантом анализе величины изменения коэффициентов спектральной яркости в различных зонах спектра. На основе данных с 1836 лесных участков, типичных для лесостепной зоны, вычислены и верифицированы математические зависимости, позволяющие в автоматизированном режиме относить конкретный лесной участок к категории нарушенных лесов или лесов без признаков нарушений. Точность распознавания нарушенных лесных участков составила около 90 %. Установлено, что величина изменения коэффициентов спектральной яркости в средней инфракрасной зоне вносит наибольший вклад в распознавание нарушенных лесных массивов среди величин изменения коэффициентов отражения в каналах сенсоров серии Landsat.
Бесплатно
Распознавание опасных аритмий по скалограммам ЭКГ
Статья научная
Данная работа посвящена автоматической классификации шести классов опасных аритмий по коротким фрагментам ЭКГ длительностью 2 с. Эта задача чрезвычайно важна для обнаружения опасных для жизни аритмий при непрерывном мониторном контроле. Особенно опасны фибрилляция желудочков и высокочастотная желудочковая тахикардия. Своевременное выявление этих опасных нарушений в клинике позволяет врачам эффективно применять электрическую дефибрилляцию, что спасает жизнь больного. Особенностью нашего подхода является использование уникальной техники преобразования сигналов ЭКГ в изображения (скалограммы) с использованием непрерывного вейвлет-преобразования. Для классификации аритмии использована нейронная сеть AlexNet с хорошо известной архитектурой глубокого обучения, которая обычно используется в задачах классификации изображений. В экспериментах использованы данные из базы данных PhysioNet, а также синтезированные данные ЭКГ, полученные с использованием метода SMOTE. Полученные результаты экспериментальных исследований показывают, что предлагаемый подход позволяет достичь средней точности в 98,7 % для всех классов, что превышает ранее полученные другими исследователями оценки максимальной точности в 93,18 %.
Бесплатно
Распознавание растительного покрова на гиперспектральных изображениях по показателю сопряжённости
Статья научная
Исследуется алгоритм распознавания растительных культур на гиперспектральных изображениях, основанный на применении в качестве меры близости показателя сопряжённости с подпространством, образованным сигнатурами заданного класса. Цель работы - показать, что этот метод при проведении предварительной обработки данных, заключающейся во взвешивании компонент векторов признаков и разбиении классов на подклассы, обеспечивает более высокое качество распознавания по сравнению с наиболее популярным методом опорных векторов (SVM). При проведении экспериментов для сравнения с методом SVM использовалась реализация из пакета MatLab. Эта программа обеспечивает высокие результаты метода SVM на достаточно сложном тесте для распознавания близких типов растительности «Индиан Пайнс», на котором размечены 16 классов растительных культур. Тест является достаточно сложным, т.к. сигнатуры классов сильно коррелированы. Полученные результаты показывают возможность распознавания большого количества растительных культур, в т.ч. и наркосодержащих.
Бесплатно
Распознавание тест-объектов на тепловизионных изображениях
Статья научная
Представлен сравнительный анализ нескольких способов распознавания тест-объектов на тепловизионном изображении при настройке и проверке характеристик тепловизионных каналов в автоматизированном режиме. Рассмотрены способы распознавания изображений на основе корреляционного сопоставления изображений, на основе метода Виолы-Джонса, на основе классифицирующей сверточной нейронной сети LeNet, на основе классифицирующей сверточной нейронной сети GoogleNet (Inception v. 1), на основе детектирующей сверточной нейронной сети глубокого обучения типа Single Shot Multibox Detector (SSD) VGG16. Самое высокое значение функционала качества получено с использованием детектирующей сверточной нейронной сети глубокого обучения типа SSD VGG16. К основным достоинствам данного способа следует отнести инвариантность к изменению размеров тест-объектов, высокие значения таких параметров, как точность и полнота, а также отсутствие необходимости применения дополнительных методов для локализации областей интереса.
Бесплатно
Распознавание эмфиземы лёгких по данным компьютерной томографии
Статья научная
В статье рассматривается простейшая технология автоматического распознавания эмфиземы лёгких по наборам двумерных диагностических изображений компьютерной томографии. Эта технология позволяет количественно оценить заболевание, то есть вычислить долю поражения лёгочной ткани, а также визуализировать очаги эмфиземы и гистограмму распределения интенсивностей в области интереса. Эксперимент на натурных данных показал погрешность распознавания по объёму поражённых областей около 7,5 %.
Бесплатно
Реверсивный стеганографический метод сокрытия информации, основанный на интерполяции изображений
Статья научная
Обмен информацией посредством открытых компьютерных и коммуникационных сетей подвержен вероятному перехвату передаваемой информации третьей стороной. Для предотвращения этого разработаны и применяются различные методы защиты информации. В настоящей работе поставлена и решена задача разработки нового стенографического реверсивного метода сокрытия информации, основанного на интерполяции изображения. Разработанный алгоритм обладает более высоким объёмом внедряемой секретной информации при одновременном сохранении высокого визуального качества изображения со встроенной информацией. Результаты экспериментальных исследований, приведённые в статье, подтверждают вышесказанное.
Бесплатно
Реконструкция анатомических структур на основе статистической модели формы
Статья научная
В статье представлен метод статистического моделирования формы, примененный для реконструкции анатомических структур с деформациями. Данный метод является перспективным для моделирования деформированных объектов, имеющих некоторую анатомическую форму. Метод статистического моделирования формы позволяет восстановить деформированный объект на основе информации об его анатомической форме и недеформированной части формы экземпляра, при этом учитывая особенности данного экземпляра и его вариативность относительно средней формы.
Бесплатно
Статья научная
В последнее время появились прорывные работы, посвященные изображающим оптическим системам на основе однокомпонентных дифракционных структур, таких как зонные пластинки и линзы Френеля. Такие системы на порядки превосходят классические рефракционные аналоги по весу и стоимости, существенно уступая в качестве получаемых изображений вследствие сильных оптических искажений, присущих дифракционной оптике. В настоящей работе показано, что применение гармонических линз совместно с последующей вычислительной реконструкцией изображений позволяет существенно повысить качество получаемых изображений. Предлагаемый процесс реконструкции состоит из предварительного этапа цветовой коррекции зарегистрированного изображения и устранения хроматического размытия на основе обратной свертки и сверточных нейронных сетей. Подобное совершенствование технологии изготовления дифракционных объективов и алгоритмов реконструкции способствует появлению нового класса сверхлегких изображающих систем широкого спектра применения, от дистанционного зондирования для нано- и пикоспутников до систем видеонаблюдения и устройств для экстремальной журналистики.
Бесплатно
Реконструкция функций и цифровых изображений по их знаковым представлениям
Статья научная
В работе рассматриваются вопросы реконструкции неявно заданных функций или цифровых изображений. Функции задаются с использованием наблюдений, каждое из которых представляет собой результат парного сравнения значений функции для двух случайных аргументов. Представлен анализ современного состояния исследований для частных постановок указанной проблемы: метода парных сравнений, используемого при принятии решений в случае конечного множества альтернатив; реконструкции предпочтений пользователей в многокритериальных задачах анализа; знаковых представлений изображений, используемых в качестве аппарата описания и анализа цифровых изображений. Предлагается унифицированный подход к реконструкции функций и изображений по их знаковым представлениям, основанный на переходе в пространство высокой размерности и построения линейного (для случая реконструкции функции и изображений) или нелинейного (в т.ч. непараметрического) классификатора (для реконструкции предпочтений). Для ряда алгоритмов классификации проведены экспериментальные исследования по оценке эффективности предложенного подхода на примере задачи реконструкции функции полезности в теории принятия решений и реконструкции функции яркости реальных изображений.
Бесплатно
Статья научная
Исследуются алгоритмы ретуширования изображений при генерировании поддельных данных дистанционного зондирования Земли. Приводится обзор существующих нейросетевых решений в области генерирования и доопределения изображений дистанционного зондирования. Для ретуширования данных дистанционного зондирования Земли применяются алгоритмы доопределения изображений на основе свёрточных нейронных сетей и генеративно-состязательных нейронных сетей. Особое внимание уделяется генеративной нейросети с обособленным блоком предсказания контуров, включающей две последовательно соединённые генеративно-состязательные подсети. Первая подсеть доопределяет контуры изображения внутри ретушируемой области. Вторая подсеть использует доопределённые контуры для генерирования результирующей ретуширующей области. В качестве базы для сравнения используется прецедентный алгоритм доопределения изображений. Проводятся вычислительные эксперименты по исследованию эффективности указанных алгоритмов при ретушировании реальных данных дистанционного зондирования различных видов. Выполняется сравнительный анализ качества работы рассматриваемых алгоритмов в зависимости от типа, формы и размеров ретушируемых объектов и областей. Приводятся качественные и количественные характеристики эффективности работы исследуемых алгоритмов доопределения изображений при ретушировании данных дистанционного зондирования Земли. Экспериментально обосновывается преимущество генеративно-состязательных нейронных сетей при создании поддельных данных дистанционного зондирования.
Бесплатно
Статья научная
В представленной работе проводится сравнительный анализ нескольких методов, используемых в задачах заполнения лакун на изображениях: интерполяция кубическим сплайном, нейронная сеть и метод интерполяции последовательно вычисляемого спектра Фурье. Методы тестируются на глобальной карте поля интегрального паросодержания атмосферы. Показано, что предлагаемый нами метод интерполяции последовательно вычисляемого спектра Фурье является вполне конкурентоспособным по сравнению с альтернативными методами, особенно в случаях отсутствия априорной информации о характере потерянных данных. Предлагаемый нами метод цифровой виртуальной реконструкции изображений использует в качестве исходных все данные, которые есть в наличии. Представленные результаты свидетельствуют о существенном повышении качества цифровых изображений при использовании метода интерполяции последовательно вычисляемого спектра Фурье.
Бесплатно
Статья научная
В данной работе рассматривается комплекс задач обнаружения различных дефектов дорожного полотна автомобильных дорог и современные методы их решения. Представленное сравнение общедоступных наборов данных позволяет сделать вывод о сложности и малой разработанности задачи сегментации дефектов дорожного покрытия по изображению общего вида автомобильных дорог. Для решения данной проблемы разработаны алгоритмы генерации синтетического набора данных для сегментации дефектов классов трещин и выбоин на основе методов компьютерной графики и генеративно-состязательных сетей. Проведено сравнение точности сегментации дефектов дорожного покрытия полносверточной нейронной сетью U-Net на реальном и комбинированных наборах данных.
Бесплатно
Семантическая сегментация ржавчин и пятнистостей пшеницы
Статья научная
В статье исследуется возможность семантической сегментации классификации желтой ржавчины и пятнистости пшеницы с помощью сверточной нейросетевой архитектуры U-Net. На основе собственного набора данных, включающего 268 изображений, собранной в естественных условиях и условиях инфекционных питомников ФНЦ БЗР, показано, что архитектура U-Net c декодерами ResNet способна качественно обнаруживать, классифицировать и локализовывать ржавчины и пятнистости даже в тех случаях, когда болезни присутствуют на растении одновременно. Для отдельных классов болезней основные метрики (accuracy, micro-/macro precision, recall и F1) колеблются в пределах от 0,92 до 0,96. Это указывает на возможность распознавания даже нескольких болезней на листе с точностью, не уступающей эксперту-фитопатологу. Метрики сегментации IoU и Dice составили соответственно 0,71 и 0,88, что говорит о достаточно высоком качестве попиксельной сегментации и подтверждается при визуальном анализе. Использованная при этом архитектура нейронной сети достаточно легковесна, что делает возможным ее использование на мобильных устройствах без подключения к сети.
Бесплатно
Семантическая сегментация спутниковых снимков аэропортов с помощью свёрточных нейронных сетей
Статья научная
Статья посвящена разработке эффективного алгоритма семантической сегментации для разметки элементов аэропортовой инфраструктуры на космических снимках оптического диапазона. В данной работе применены алгоритмы сегментации на основе глубоких свёрточных нейронных сетей. Они зарекомендовали себя в широком ряде задач, в том числе сегментации изображений наземной съёмки, где они показывают стабильно высокие результаты. В ходе работы были вручную размечены обучающие и тестовые изображения. Был произведён поиск оптимальной для данной задачи архитектуры нейронной сети. Исследованы различные комбинации энкодеров и декодеров. Для постобработки и учёта контекстной информации и соседства объектов различных классов с целью устранения выбросов применена модель условных случайных полей. Описаны особенности применённых решений на всех этапах подготовки алгоритма: подготовка данных, обучение нейронной сети и постобработка её результатов.
Бесплатно
Сжатие гиперспектральных данных методом главных компонент
Статья научная
Цель работы - построение алгоритма сжатия гиперспектральных данных, позволяющего достигнуть высокой степени сжатия при малой мере близости исходного и восстановленного сигналов. Алгоритм опирается на метод главных компонент и метод исчерпывания. Методом исчерпывания последовательно находятся главные компоненты - сингулярные вектора матрицы исходного сигнала. Параллельно формируется матрица восстановленного сигнала. Процесс продолжается до достижения заданной меры близости исходного и восстановленного сигналов. Представлено пошаговое описание алгоритма, приведены списки входных и выходных параметров. Тестирование выполнено на данных эксперимента Aviris. Используются три снимка, отвечающие разной облачной ситуации (чистое небо, частичная облачность и сплошная облачность). Для каждого снимка тестирование выполнено отдельно для всего набора спектральных каналов и для набора, из которого исключены каналы, лежащие в полосах сильного поглощения излучения в водяном паре. Представлена зависимость мер близости исходного и восстановленного сигналов от степени сжатия. Рассматриваются четыре меры близости: среднее квадратичное отклонение, отношение шума к сигналу, мера структурного сходства и среднее относительное отклонение. Показано, что меры близости уменьшаются более чем на порядок при исключении из снимка спектральных каналов, лежащих в полосах сильного поглощения. Показано, что причиной этого являются погрешности измерения слабого в полосе поглощения сигнала, из-за чего снижается зависимость между спектрами в разных пространственных пикселях. Для оценки готовности снимка к сжатию представленным алгоритмом предложено использовать среднее по снимку косинусное расстояние между спектрами в разных пространственных пикселях.
Бесплатно
Синтез обучающих выборок для классификации дорожных знаков с помощью нейросетей
Статья научная
В работе исследуется применимость порождающих конкурирующих нейронных сетей для синтеза обучающих выборок на примере задачи классификации дорожных знаков. Рассматриваются порождающие нейронные сети, обучаемые с помощью метрики Васерштейна. В качестве базового метода для сравнения используется метод генерации синтетических изображений дорожных знаков по иконке. Проводится экспериментальное сравнение нейросетевых классификаторов, обученных на реальных данных, двух видах синтетических данных, а также смеси реальных и синтетических данных. Эксперименты показывают, что современные порождающие нейронные сети позволяют создавать реалистичные обучающие выборки для классификации автодорожных знаков, которые превосходят по качеству методы генерации знаков по иконкам, но немного уступают по качеству реальным данным.
Бесплатно
Статья научная
Предложен метод вычисления ядра смаза, возникающего при вращении цифровой камеры. Вращение измеряется трёхосным гироскопом, скреплённым с камерой. Получены дифференциальные уравнения траектории вращательного смаза, исходящей из выбранного пикселя цифрового изображения. Уравнения записаны в фокальной плоскости объектива без вычисления промежуточных элементов внешнего ориентирования камеры. Приведено выражение для интеграла от энергетической освещённости вдоль траектории смаза, создаваемой точечным источником излучения. В интеграле учитываются функция рассеяния объектива и апертурные функции отдельных фоточувствительных ячеек матричного фотоприёмника. Расчёт значений интеграла для всех фоточувствительных ячеек, освещённых точечным источником, даёт дискретное ядро вращательного смаза, начинающееся в выбранным пикселе цифрового изображения. Описаны алгоритмы численного интегрирования полученных уравнений. Выполнен анализ уравнения смаза, выделены характерные особенности ядер, и показана их неоднородность - ядра вращательного смаза для различных пикселей при произвольном вращении камеры не совпадают между собой. Приведён пример синтеза ядер смаза для заданных параметров вращения цифровой камеры.
Бесплатно
Статья научная
В статье предложена система нейросетевой классификации пигментных новообразований кожи с этапом предварительной обработки для удаления волосяных структур с изображений. Основным отличием предложенной системы является применение этапа предварительной обработки изображений для идентификации местоположения волос и их дальнейшего удаления. Данный этап позволяет подготовить дерматоскопические изображения для дальнейшего анализа с целью проведения автоматизированной классификации и диагностики пигментных кожных новообразований. Моделирование проводилось с использованием пакета прикладных программ MatLAB R2020b на клинических дерматоскопических изображениях из международного открытого архива ISIC Melanoma Project. Предложенная система позволила повысить точность распознавания изображений пигментных поражений кожи по 10 диагностически важным категориям до 80,81%. Использование предложенной системы распознавания и классификации дерматоскопических изображений пигментных поражений специалистами даст возможность увеличить эффективность диагностики по сравнению с методами визуальной постановки диагноза, а также позволит начать лечение на более ранней стадии заболевания, что напрямую влияет на процентную выживаемость и выздоровление пациентов.
Бесплатно
Система признаков для расширенного суперпиксельного представления изображений
Статья научная
Как правило, при решении прикладных задач анализа и обработки изображений на основе суперпиксельного представления используется малый набор признаков суперпикселей. Расширение описания суперпикселей может повысить качество обрабатывающих алгоритмов. В статье предлагается набор из 25 базовых признаков суперпикселей, характеризующих их форму, яркость, геометрические параметры и положение на плоскости. Предлагаемые признаки отвечают требованиям низкой сложности вычисления в процессе сегментации изображения и достаточности для решения широкого класса прикладных задач. На их основе представлена модификация известного подхода к формированию суперпикселей, которая заключается в быстрой первичной суперпиксельной сегментации изображения со строгим предикатом однородности, обеспечивающим получение суперпикселей, с высокой точностью сохраняющих информацию исходного растрового изображения, и последующем укрупнении суперпикселей при более мягких предикатах однородности. Экспериментально показано, что такой подход позволяет существенно сократить число элементов изображения, что способствует снижению сложности обрабатывающих алгоритмов, а расширенные суперпиксели более точно соответствуют содержательным областям изображения.
Бесплатно
