Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.230.154.90
    [SESS_TIME] => 1716106141
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => febec8ecb27da6d9082bfeab2e56e421
    [UNIQUE_KEY] => 859f7cc6874a1aca210cbd9b49740d19
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2014 год, номер 4

АЛГОРИТМЫ ПОДАВЛЕНИЯ ФОНА В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ

А.К. Шакенов
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1
adil.shakenov@ngs.ru
Ключевые слова: поиск динамических объектов, малоразмерные объекты, компенсация фона
Страницы: 81-87
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Рассмотрены различные подходы к оценке и подавлению изображения неподвижного фона с использованием корреляционных связей текстуры в задаче обнаружения малоразмерных динамических объектов. Реализованы алгоритмы подавления локально-плоского фона, подавления фона на основе билатеральной фильтрации и алгоритм оценивания и подавления фона с помощью автокорреляционной функции. Для случая анизотропных текстур с граничными переходами предложены и реализованы алгоритм оценки и подавления изображения фона вдоль направления границы, а также алгоритм трёхканальной фильтрации. Проведено сравнение алгоритмов на текстурах, представляющих различные классы изображений. Показано, что алгоритм с оценкой фона вдоль границ даёт хорошие результаты на модельных данных с большим количеством линейных границ и уступает известным подходам на текстурах смешанного типа. Среди рассмотренных алгоритмов подход, основанный на трёхканальной фильтрации, показал наибольшее увеличение отношения полезного сигнала к уровню шума для различных текстур, моделирующих реальные изображения.