Обнаружение и локализация строений заданной формы на аэроснимках в инфракрасном диапазоне
Автор: Дунаева Александра Валерьевна, Корнилов Фдор Андреевич
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 3 т.6, 2017 года.
Бесплатный доступ
В работе рассматривается задача обнаружения и локализации строений заданной формы на аэроизображениях земной поверхности в инфракрасном диапазоне с использованием аппарата контурного анализа. Приводится описание модификации алгоритма обобщенного преобразования Хафа для обнаружения контуров, заданных небольшим количеством параметров. Идея предлагаемого метода заключается в построении двумерных аккумуляторных массивов для каждого набора параметров фигуры в зависимости от ее положения, и их последующего объединения в результирующий аккумуляторный массив. Заполнение массивов осуществляется на основе значений модулей градиентов яркостей исходного изображения с учетом близости рассматриваемого контура к заданной форме. Близость формы определяется путем морфологического анализа контуров, найденных с помощью алгоритма Канни. Фильтрация обнаруженных объектов на основе плотности границ в их внутренней области, а также соотношения средних яркостей внутри и снаружи контура обеспечивает высокую чувствительность к заданным типам объектов и уменьшает количество ложных срабатываний алгоритма. Качество работы метода проверено на задаче локализации малоэтажных построек прямоугольной формы. Полученные результаты позволяют судить о применимости предложенного подхода для решения практических задач распознавания объектов местности.
Обработка изображений, обнаружение объектов, контурный анализ, математическая морфология
Короткий адрес: https://sciup.org/147160628
IDR: 147160628 | УДК: 004.932.2 | DOI: 10.14529/cmse170306
Specific shape building detection from aerial imagery in infrared range
This paper describes an approach to detection of specific shape buildings from the aerial imagery in the infrared range. The proposed algorithm uses contour analysis and is based on a modification of the generalizedHough transform that allows to detect curves defined by a small number of parameters. The main idea is to build atwo-dimensional accumulator array for each possible parameter set of the specified curve, and to combine obtainedarrays into the resultant accumulator array whose local maxima correspond to the positions of the sought objects.The gradient magnitudes of the original image are used to fill the arrays. The closeness of the found contoursto the predefined curve is determined by the morphological analysis of the values calculated by the Canny edgedetector. Filtering detected objects relies on the density of boundaries in their internal area with the ratio of theaverage intensity inside and outside the contour that provides high sensitivity to the specified types of objectsand reduces the number of false alarms of the algorithm. The proposed approach was tested on the problem oflocalization of rectangular buildings and showed the appropriate quality for practical use.
Список литературы Обнаружение и локализация строений заданной формы на аэроснимках в инфракрасном диапазоне
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
- Сирота А.А., Соломатин А.И. Статистические алгоритмы обнаружения границ объектов на изображениях//Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2008. № 1. С. 58-64.
- Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В., Ососков М.В., Моржин А.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010. 672 c.
- Леухин А.Н. Многомерный гиперкомплексный контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов. Диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук. Йошкар-Ола: Редакционно-издательский центр МарГТУ, 2004. 389 с.
- Фурман Я.А. Введение в контурный анализ. 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 592 с.
- Hough P.V.C. Methods, Means for Recognizing Complex Patterns/U.S., Patent 3069654, 1962.
- Heikkila M., Pietikainen M. A Texture-Based Method for Modeling the Backgroundand Detecting Moving Objects//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2006. Vol. 28, No. 4. pp. 657-662 DOI: 10.1109/TPAMI.2006.68
- Tomasi C., Manduchi R. Bilateral Filtering for Gray and Color Images//IEEE Proceedingsof the 6-th International Conference on Computer Vision, Bombay, India. 7-th Jan. 1998. pp. 839-846 DOI: 10.1109/ICCV.1998.710815
- K. He, J. Sun, X. Tang. Guided Image Filtering//IEEE Transactions on SoftwareEngineering. 2013. Vol. 35(6). pp. 1397-1409 DOI: 10.1109/TPAMI.2012.213
- Duda R., Hart P. Pattern Classification and Scene Analysis. John Wiley and Sons, 1973.pp. 271-272 DOI: 10.2307/1573081
- Canny J. A Computational Approach to Edge Detection//IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. Vol. PAMI-8, No. 6. pp. 679-698 DOI: 10.1109/TPAMI.1986.4767851
- L. Xu, E. Oja Randomized Hough Transform (RHT): Basic Mechanisms, Algorithms,and Computational Complexities//CVGIP: Image Understanding. 1993. Vol. 57, No. 2. pp. 131-154 DOI: 10.1006/ciun.1993.10091
- Harris C., Stephens M. A Combined Corner and Edge Detector//Proceedings of the 4-thAlvey Vision Conference, University of Manchester. 31-st Aug. -2-nd Sept. 1988. pp. 147-151 DOI: 10.5244/C.2.23
- Rosten E., Porter R., Drummond T. Faster and Better: A Machine Learning Approach toCorner Detection//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2010. Vol. 32, No. 1. pp. 105-119 DOI: 10.1109/CIT.2010.109
- Noronha S., Nevatia R. Detection and Modeling of Buildings from Multiple Aerial Images//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. Vol. 23, No. 5. pp. 501-518 DOI: 10.1109/34.922708
- Корнилов Ф.А. Поиск прямоугольных контуров на изображениях с помощью преобразования Хафа//Современные проблемы математики и ее приложений: Труды 45-й международной молодежной школы-конференции (Екатеринбург, 2-8 февраля 2014 г.). Екатеринбург: ИММ УрО РАН, 2014. С. 195-198.
- Вегетационные индексы:URL: https://earthobservatory.nasa.gov/Features/MeasuringVegetation/(дата обращения: 18.05.2017)
- Боресков А.В. и др. Параллельные вычисления на GPU. Архитектурная и программная модель CUDA. М.: Изд-во Моск. ун-та. Серия: Суперкомпьютерное образование, 2012. 336 c.
- Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом: URL: http://www.opencv.org/(дата обращения: 18.05.2017)
