Уменьшение вычислительных затрат при идентификации местоположения фрагментов на больших изображениях
Автор: Ташлинский Александр Григорьевич, Кавеев Ибрагим Нариманович, Хорева Анна Михайловна
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Новые информационные технологии
Статья в выпуске: 3 т.8, 2010 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрено использование псевдоградиентного подхода при решении задач поиска по эталону, идентификации и определения параметров местоположения фрагментов изображений. При этом эталонный и искомый фрагменты могут иметь взаимные геометрические и яркостные деформации. Для сокращения вычислительных затрат используется структурная оптимизация алгоритмов поиска. Найдены выражения для расчета вероятности ошибочного выбора фрагмента и распределений вероятностей числа итераций предложенных алгоритмов.
Обработка изображения, псевдоградиентная процедура, целевая функция, оптимизация вычислительных затрат, поиск фрагмента изображения, оценивание геометрических деформаций изображений
Короткий адрес: https://sciup.org/140191419
IDR: 140191419
Список литературы Уменьшение вычислительных затрат при идентификации местоположения фрагментов на больших изображениях
- Huang T.S., Netravali T.S. 3-D motion estimation//Machine Vision for Tree-Dimensional Scenes. New York: Academic, 1990. -Р. 194-219.
- Tomasi С., Kanade T. Shape and Motion from Image Streams Under Orthography//A Factorization Method, Int'l J. Computer Vision. V. 9, N. 2, 1992. -Р. 137154.
- Jacobson L., Wechsler H. Derivation of optical flow using a spatiotemporal-frequency approach//Comput. Vision, Graphics. Image Processing. V. 38, 1987. -Р. 29-65.
- Soille P. Morphological Image Analysis. Berlin, Heidelberg; New York: Springer-Verlag, 1993. -420 р.
- Rajala S.A., Abdelqader I. M., Bilbro G. L., Synder W. E. Motion estimation optimization//IEEE Proc. ICASSP-92, V 3, 1992. -Р. 226-236.
- Wang Y. and Lee O. Active mesh -A feature seeking and tracking image sequence representation scheme//IEEE Trails. Image Processing. V. 3, 1994. -Р. 610624.
- Цыпкин Я.З. Информационная теория иден-тификации. М.: Наука. Физматлит, 1995. -520 с.
- Tashlinskii A.G. Pseudogradient Estimation of Digital Images Interframe Geometrical Deformations//Vision Systems: Segmentation & Pattern Recognition. Vienna, Austria: I-Tech Education and Publishing, 2007. -Р. 465-494.
- Поляк Б.Т., Цыпкин Я.З. Псевдоградиентные алгоритмы адаптации и обучения//Автоматика и телемеханика. №3, 1973. -С. 45-68.
- Ташлинский А.Г., Тихонов В.О. Методика анализа погрешности псевдоградиентного измерения параметров многомерных процессов//Известия вузов: Радиоэлектроника. Т. 44, № 9, 2001. -С. 75-80.
- Tashlinskii A. Computational Expenditure Reduction in Pseudo-Gradient Image Parameter Estimation//Computational Science-ICCS 2003. V. 2658, Proceeding, Part II, Berlin: Springer, 2003. -Р. 456-462.
- Tashlinskii A.G., Muratkhanov D.S. Structural Optimization of Pseudogradient Algorithms for Measuring Interframe Image Deformations//Pattern Recognition and Image Analysis. 2003, V.13, N.1, 2003. -Р. 177-178.
