ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕЛЕКЦИИ ПО ПЛОЩАДИ
Аннотация
Целью работы является исследование эффективности алгоритмов обнаружения объектов интереса на изображениях, получаемых системами дистанционного наблюдения. Основными свойствами объектов по отношению
к фону являются их компактность и изолированность. Рассматриваемые алгоритмы используют многопороговую
обработку, дающую набор бинарных срезов. Это дает возможность проводить морфологическую обработку объектов на каждом срезе в целях анализа их геометрических характеристик и последующей селекции. В результате удается установить адаптивный порог обнаружения объектов. Использование селекции по площади позволяет
существенно уменьшить число ложных тревог при обнаружении и использовать пороги более низкого уровня, что
обеспечивает увеличение вероятности правильного обнаружения объектов интереса. Представлены результаты
обработки тестовых моделей изображений, а также результаты обнаружения объектов на реальном изображении, показывающие эффективность рассматриваемого алгоритма.
к фону являются их компактность и изолированность. Рассматриваемые алгоритмы используют многопороговую
обработку, дающую набор бинарных срезов. Это дает возможность проводить морфологическую обработку объектов на каждом срезе в целях анализа их геометрических характеристик и последующей селекции. В результате удается установить адаптивный порог обнаружения объектов. Использование селекции по площади позволяет
существенно уменьшить число ложных тревог при обнаружении и использовать пороги более низкого уровня, что
обеспечивает увеличение вероятности правильного обнаружения объектов интереса. Представлены результаты
обработки тестовых моделей изображений, а также результаты обнаружения объектов на реальном изображении, показывающие эффективность рассматриваемого алгоритма.
Об авторе
В. Ю. Волков
АО «Научно-производственное предприятие «Радар ммс»,
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»
Россия
Россия
д.т.н., профессор
197375, Санкт‑Петербург, ул. Новосельковская, д.37, лит. А;
197376, Санкт‑Петербург, ул. Проф. Попова, д.5,
тел.: 8 (905) 280‑87‑81
Список литературы
1. Cheng G., Han J. A survey on object detection in optical remote sensing images // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2016. No. 117. P. 11–28.
2. Arias‑Castro E., Grimmett G.R. Cluster detection in networks using percolation // Bernoulli. 2013. Vol. 19. No. 2. P. 676–719.
3. Patil G.P., Taillie C. Upper level set scan statistic for detecting arbitrarily shaped hotspots // Environmental and Ecological Statistics. 2004. Vol. 11. P. 183–197.
4. Langovoy M., Wittich O. Randomized algorithms for statistical image analysis and site percolation on square lattices // Statistica Neerlandica. 2013. Vol. 67. Iss. 3. P. 337–353.
5. Волков В.Ю., Богачев М.И., Маркелов О.А. Многопороговая селекция объектов на изображениях в системах дистанционного наблюдения // Радиопромышленность. 2019. Т. 29. № 2. С. 76–88.
Для цитирования:
Волков В.Ю. ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕЛЕКЦИИ ПО ПЛОЩАДИ. Вопросы радиоэлектроники. 2020;(2):6-11. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2020-2-6-11
For citation:
Volkov V.Yu. DETECTION OF OBJECTS IN IMAGES USING AREA SELECTION. Issues of radio electronics. 2020;(2):6-11. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2020-2-6-11
Просмотров: 238
Послать статью по эл. почте 
