Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

УВАЖАЕМЫЕ ПОДПИСЧИКИ НАШЕГО ЖУРНАЛА!
По техническим причинам «Оптический журнал» не попал в каталог агентства «Роспечать» на II полугодие 2018 г., что делает невозможной подписку на него на почте. Предлагаем оформить подписку на II полугодие 2018 в редакции журнала удобным Вам способом. Стоимость подписки на полугодие сохраняется (6600 руб.).
Связаться с нами можно по т. (812) 315-05-48, Е-mail: beditor@soi.spb.ru

АЛГОРИТМ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ПРИРОДНЫХ ФОНАХ

 

 

© 2018 г.       С. В. Пронин

Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург

E-mail: pronins@sbor.net

УДК 004.932.2

Поступила в редакцию 05.03.2018

DOI:10.17586/1023-5086-2018-85-06-33-38


В статье представлен алгоритм, позволяющий выделять на изображениях два класса объектов: искусственные и естественные. Изображение аппроксимируется графическими элементами, сходными с рецептивными полями нейронов первичной зрительной коры (зоны VI). Показано, что распределение ошибки аппроксимации для изображений естественных объектов смещено в область больших значений по отношению к аналогичному распределению для искусственных объектов. Эта разница даёт возможность детектирования объектов искусственного происхождения на естественных фонах.

Ключевые слова: классификация изображений, рецептивные поля, визуальный алфавит, предварительная обработка изображений.

Коды OCIS: 100.3008, 100.4997, 330.5000

 

Литература

1.         Field D.J. Relations between the statistics of natural images and the response properties of cortical cells // Journal of the Optical Society of America. 1987. № 4. P. 2379–2394.

2.         Field D.J. Scale–invariance and self-similar “wavelet” transform // Wavelets, fractals and Fourier transforms / Ed.  by Farge M., Hunt J. Oxford: Oxford University Press, 1993. P. 151–193.

3.         Логунова Е.В., Шелепин Ю.Е., Шабалина Н.А., Бритиков А.А., Пронин С.В. Изучение экологической безопасности визуальной среды // Биотехносфера. 2014. № 1–2 (31–32). С. 36–41.

4.        Fukuda Shuichi. Image separation between natural and artificial objects using fractal dimension // MVA’94 IAPR Workshop on Machine Vision Applications. Kawasaki. 1994, Dec. 13–15. P. 368–370.

5.         Espinal F., Huntsberger Т., Jawerth В., Kubota Т. Wavelet-based fractal signature analysis for automatic target recognition // Opt. Eng. Magazine. 1998. № 37 (1). P. 166–174.

6.        Julesz B. Textons, the elements of texture perception, and their interactions // Nature. 1981. V. 290. P. 91–97.

7.         Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. М.: Радио и связь, 1987. 400 с.

8.        Marr D., Hildreth E. Theory of edge detection // Proceedings of the Royal Society of London. 1980. V. 207. P. 187–217.

9.        Mallat S., Zhang Z. Matching pursuit in a time-frequency dictionary // IEEE Transactions on Signal Processing. 1993. № 41. P. 3397–3415.

10.       Bergeaud F., Mallat S. Matching pursuit of images // Proceedings IEEE Int. Conf. Image Processing/ Washington DC. 1995. October. V. 1. P. 53–56.

11.       Cheng-en Guo, Song-Chun Zhu, Ying Nian Wu. Towards a mathematical theory of primal sketch and sketchability // 9th IEEE International Conference on Computer Vision. Nice, France. 2003, Oct. 14–17. V. 2. P. 1228–1235.

12.       Burt P. The Laplacian pyramid as a compact image code // IEEE Transactions Оn Сommunications. 1983. V. 3l. № 4. P. 532–540.

13.       Keys R. Cubic convolution interpolation for digital image processing // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1981. V. 29. № 6. P. 1153–1160.

 

 

Полный текст