УДК: 621.397.3, 536.3
Моделирование зон внимания в задачах автоматической декомпозиции и структурного анализа изображений
Полный текст «Оптического журнала»
Полный текст на elibrary.ru
Публикация в Journal of Optical Technology
Луцив В.Р. Моделирование зон внимания в задачах автоматической декомпозиции и структурного анализа изображений // Оптический журнал. 2007. Т. 74. № 4. С. 59–67.
Lutsiv V.R. Modelling the attention zones in problems involving the automatic decomposition and structural analysis of images [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2007. V. 74. № 4. P. 59–67.
V. R. Lutsiv, "Modelling the attention zones in problems involving the automatic decomposition and structural analysis of images," Journal of Optical Technology. 74 (4), 274-281 (2007). https://doi.org/10.1364/JOT.74.000274
Представлен метод анализа изображений, берущий начало в исследовании саккадического движения глаз, опубликованном И. Мучником и Н. Завалишиным в 1974 году. Мы преобразовали предложенную ими функцию информативности, что позволило фиксировать зону внимания (ЗВ) на центрах тяжести (ЦТ) локальных объектов, отличающихся от окружения средней яркостью. Возможно органичное расширение нашего подхода путем учета особенностей текстуры вместо отличий локальной яркости. Центрирование ЗВ на ЦТ объекта позволяет непосредственно распознавать изображения, подвергнутые аффинному преобразованию, что характерно для образов удаленных поверхностей, спроецированных на ретину. Алгоритм оценивает величину и направление удлинения изображения выбранного, но еще не распознанного объекта, вследствие чего ЗВ принимает форму эллипса, заключающего в себе представляющий интерес объект и маскирующее его окружение. Это позволяет изолировать изображения однородных поверхностей, соответствующих отдельным объектам, каждый из которых может затем анализироваться самостоятельно с применением структурного анализатора, разработанного нами ранее для распознавания двумерных сцен. Параметры пространственного положения и удлинения каждой локальной поверхности могут также использоваться для структурного анализа сцены в целом.
Коды OCIS: 100.2980, 3000.3020
Список источников:1. Lutsiv V., Malyshev I., Pepelka V. Automatic fusion of the multiple sensor and multiple season images // Proc. SPIE. 2001. Vol. 4380. Р. 174-183.
2. Lutsiv V., Malyshev I., Pepelka V., Potapov A. The target independent algorithms for description and structural matching of aerospace photographs // Proc. SPIE. 2002. Vol. 4741. Р. 351-362.
3. Lutsiv V., Malyshev I., Potapov A. Hierarchical structural matching algorithms for registration of aerospace images // Proc. SPIE. 2003. Vol. 5238. Р. 164-175.
4. Lutsiv V., Lapina N., Novikova T., Potapov A. Hierarchical 3D structural matching in the aerospace photographs and indoor scenes // Proc. SPIE. 2005. V. 5807. Р. 455-466.
5. Гуревич О.Б. Основы теории алгебраических инвариантов. М.-Л.: Гос. изд. техн.-теорет. лит-ры, 1948. 408 с.
6. Lutsiv V., Malyshev I., Novikova T. Hierarchical approaches to analysis of natural textures // Proc. SPIE. 2004. Vol. 5426. Р. 144-154.
7. Завалишин Н.В., Мучник И.Б. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений. М.: Наука, 1974. 344 с.
8. Луцив В.Р. Метод обработки изображений при управлении роботами в ГАП // ЭВМ в проектировании и производстве: Сб. статей. Вып. 2 / Под общ. ред. Г.В. Орловского. Л.: Машиностроение, 1985. С. 154-162.
9. Луцив В.Р. К вопросу структурного анализа изображений // Труды ГОИ. 1992. Т. 79, Вып. 213. Иконика. Кн. VI. С. 65-71.
en