Сравнение изображений по форме с использованием диффузной морфологии и диффузной корреляции

Автор: Визильтер Юрий Валентинович, Горбацевич Владимир Сергеевич, Рубис Алексей Юрьевич, Выголов Олег Вячеславович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов

Статья в выпуске: 2 т.39, 2015 года.

Бесплатный доступ

Сравнение изображения с формой другого изображения или сравнение форм двух изображений позволяет сравнивать фрагменты изображений одной сцены, полученных в различных условиях освещённости, погодных условиях или в различных спектральных диапазонах. Наиболее популярным методом сравнения форм изображений является подход, основанный на использовании взаимной информации. Другой известный подход к сравнению изображения с формой другого изображения предложен в морфологии Пытьева. В данной статье предлагаются новый метод сравнения изображений по форме на основе диффузных операторов и диффузной корреляции, а также соответствующий обобщённый формализм диффузной морфологии. Описана быстрая реализация алгоритма диффузной фильтрации. Проведено экспериментальное сравнение разработанного метода диффузной корреляции с другими методами сравнения по форме применительно к задаче взаимной привязки ТВ- и ИК-изображений.

Еще

Математическая морфология, сравнение изображений, диффузные операторы

Короткий адрес: https://sciup.org/14059357

IDR: 14059357

Список литературы Сравнение изображений по форме с использованием диффузной морфологии и диффузной корреляции

  • Maes, F. Multimodality Image Registration by Maximization of Mutual Information/F. Maes, A. Collignon, D. Vandermeulen, G. Marchal, P. Suetens//IEEE Transactions on Medical Imaging. -1997. -Vol. 16(2). -P. 187-198. -ISSN 0278-0062.
  • Pyt'ev, Yu.P. Morphological Image Analysis/Yu.P. Pyt'ev//Pattern Recognition and Image Analysis. -1993. -Vol. 3(1). -P. 19-28. -ISSN 1555-6212.
  • Vizilter, Yu.V. Geometrical Correlation and Matching of 2D Image Shapes/Yu.V. Vizilter, S.Yu. Zheltov//ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. -Vol. 1(3). -P. 191-196.
  • Визильтер, Ю.В. Реляционные модели формы изображений и метрики их сравнения/Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, А.Ю. Рубис//Интеллектуализация обработки информации: 9-я международная конференция. Черногория, г. Будва, 2012 г.: сб. докладов. -М.: Торус Пресс, 2012. -С. 406-409.
  • Lafon, S. Diffusion maps and geometric harmonics//PhD thesis. -Yale University, Dept of Mathematics & Applied Mathematics. -2004.
  • Coifman, R. Geometries of sensor outputs, inference and information processing/R. Coifman, S. Lafon, M. Maggioni, Y. Keller, A.D. Szlam, F. Warner, S. Zucker//Storage and Retrieval for Image and Video Databases, edited by Intelligent Integrated Microsystems. -2006. -Vol. 6232. -P. 623-209.
  • Memoli, F. A spectral notion of Gromov-Wasserstein distance and related methods/F. Memoli//Applied and Computational Harmonic Analysis. -2011. -Vol. 30(3). -P. 363-401. -ISSN 1063-5203.
  • Goebel, B. An Approximation to the Distribution of Finite Sample Size Mutual Information Estimates/B. Goebel, Z. Dawy, J. Hagenauer, J.C. Mueller//Communications, 2005, ICC 2005 IEEE International Conference. -2005. -Vol. 2. -P. 1102-1106.
  • Ji, Y. Direct and Recursive Prediction of Time Series Using Mutual Information Selection/Y. Ji, J. Hao, N. Reyhani, A. Lendasse//Computational Intelligence and Bioinspired Systems, Lecture Notes in Computer Science. -2005. -Vol. 3512. -P. 1010-1017.
  • Falomkin, I.I. Algorithm of Adaptive Morphological Filtering of Images/I.I. Falomkin, Yu.P. Pyt'ev//Pattern Recognition and Image Analysis. -2007. -Vol. 17(3). -P. 408-420. -ISSN 1555-6212.
  • Vizilter, Yu.V. The Use of Projective Morphologies for Object Detection and Identification in Images/Yu.V. Visilter, S.Yu. Zheltov//Journal of Computer and Systems Sciences International -2009. -Vol. 48(2). -P. 282-294. -ISSN 1064-2307.
  • Tenenbaum, J.B. A global geometric framework for nonlinear dimensionality reduction/J.B. Tenenbaum, V. de Silva, J.C. Langford//Science. -2000. -Vol. 290. -P. 2319-2323.
  • Roweis, S.T. Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding/S.T. Roweis, L.K Saul//Science. -2000. -Vol. 290 -P. 2323-2326.
  • Scholkopf, B. Kernel principal component analysis/B. Scholkopf, A.J. Smola, K.-R. Muller//Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning. -Cambridge, MA, USA: MIT Press, 1999. -386 р.
  • Belkin, M. Laplacian eigenmaps and spectral techniques for embedding and clustering/M. Belkin, P. Niyogi//Advances in Neural Information Processing Systems. -2001. -Vol. 14. -P. 585-591.
  • Donoho, D. Hessian eigenmaps: locally linear embedding techniques for high dimensional data/D. Donoho, C. Grimes//Proceedings of National Academy of Sciences. -2003. -Vol. 100(10). -P. 5591-5596.
  • Gashler, M. Iterative Non-linear Dimensionality Reduction by Manifold Sculpting/M. Gashler, D. Ventura, T. Mar-tinez//Advances in Neural Information Processing Systems. -2007. -Vol. 20. -P. 513-520.
  • Coifman, R. Diffusion maps/R. Coifman, S. Lafon//Applied and Computational Harmonic Analysis. -2006. -Vol. 21(1). -P. 5-30. -ISSN 1063-5203.
  • Sun, J. A concise and provably informative multi-scale signature based on heat diffusion/J. Sun, M. Ovsjanikov, L Guibas//Computer Graphics Forum. -2009. -Vol. 28(5). -P. 1383-1392. -ISSN 1467-8659.
  • de Goes, F. A hierarchical segmentation of articulated bodies/F. de Goes, S. Goldenstein, L. Velho//Computer Graphics Forum. -2008. -Vol. 27(5). -P. 1349-1356. -ISSN 1467-8659.
  • Lieu, L. High-Dimensional Pattern Recognition using Low-Dimensional Embedding and Earth Mover's Distance/L. Lieu, N. Saito . -2009. -URL: https://www.math.ucdavis.edu/~saito/publications/saito_prldeemd.pdf (дата обращения 6.11.2014).
  • Reuter, M. Laplace-Beltrami spectra as “Shape-DNA” of surfaces and solids/M. Reuter, F.-E. Wolter, N. Peinecke//Computer-Aided Design -2006. -Vol. 38(4). -P. 342-366. -ISSN 0010-4485.
  • Ahonen, T. Face recognition with local binary patterns/T. Ahonen, A. Hadid, M. Pietikainen//Computer Vision. -ECCV 2004, Lecture Notes in Computer Science. -2004. -Vol. 3021. -P. 469-481.
  • NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture . -URL: http://www.nvidia.ru/object/cuda-parallel-computing-ru.html (дата обращения 17.09.2014).
Еще
Статья научная