Описание изображений с использованием конфигурационного отношения эквивалентности
Мясников В.В.

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 443086, Россия, г. Самара, Московское шоссе, д. 34,

ИСОИ РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, 443001, Россия, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 151

Аннотация:
В работе предлагается подход к построению описания данных и изображений, основанный на поиске оптимальной конфигурации (перестановки) их составляющих (отсчётов, областей, векторов признаков и др.). Критерий качества конфигурации, который может быть выбран в соответствии с прикладной задачей, определяет понятие оптимальности конфигурации. Конкретные конфигурации разбивают все множество анализируемых данных/изображений на эквивалентные подклассы, описания которых совпадают. Рассматриваются задачи инвариантности описаний, устойчивости предлагаемого представления, связи предлагаемого подхода с известными решениями: LBP и знаковым представлением изображения. Дана иллюстрация решения прикладной задачи с использованием предлагаемого подхода.

Ключевые слова:
описание цифровых изображений, отношения, перестановка, конфигурация, локальные бинарные шаблоны, знаковое представление изображений.

Цитирование:
Мясников, В.В.
Описание изображений с использованием конфигурационного отношения эквивалентности / В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 6. – С. 998-1007. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-6-998-1007.

Литература:

  1. Методы компьютерной обработки изображений / М.В. Гашников, Н.И. Глумов, Н.Ю. Ильясова, В.В. Мясников, С.Б. Попов, В.В. Сергеев, В.А. Сойфер, А.Г. Храмов, А.В. Чернов, В.М. Чернов, М.А. Чичёва, В.А. Фурсов; под ред. В.А. Сойфера. – Изд. 2-е, испр. – М.: Физматлит, 2003. – 784 с. – ISBN: 5-9221-0270-2.
  2. Ballard, D.H. Computer vision / D.H. Ballard, Ch.M. Brown. - Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall Inc., 1982. - 547 p. – ISBN: 978-0-13-165316-0.
  3. He, D.-Ch. Texture unit, texture spectrum, and texture analysis / D.-Ch. He, L. Wang // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 1990. - Vol. 28, Issue 4. - P. 509-512. – DOI: 10.1109/TGRS.1990.572934.
  4. Ojala, T. Performance evaluation of texture measures with classification based on Kullback discrimination of distributions / T. Ojala, M. Pietikäinen, D. Harwood // Proceedings of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR 1994). - 1994. - Vol. 1. - P. 582-585. – DOI: 10.1109/ICPR.1994.576366.
  5. Ojala, T. A comparative study of texture measures with classification based on feature distributions / T. Ojala, M. Pie­tikinen, D. Harwood // Pattern Recognition. - 1996. - Vol. 29, Issue 1. - P. 51-59. – DOI: 10.1016/0031-3203(95)00067-4.
  6. Pietikäinen, M. Computer vision using local binary patterns / M. Pietikäinen, A. Hadid, G. Zhao, T. Ahonen. – London: Springer-Verlag, 2011. - 212 p. – ISBN: 978-0-85729-747-1.
  7. Local binary patterns: New variants and applications / ed. by S. Brahnam, C. Lakhmi, L. Nanni, A. Lumini. - Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. – 271 p. – ISBN: 978-3-642-39288-7.
  8. Ojala, T. Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns / T. Ojala, M. Pietikäinen, T. Mäenpää // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2002 - Vol. 24, Issue 7. - P. 971-987. – DOI: 10.1109/TPAMI.2002.1017623.
  9. Kuznetsov, A. A copy-move detection algorithm using binary gradient contours / A. Kuznetsov, V. Myasnikov. – In book: Image Analysis and Recognition / ed. by A. Campilho, F. Karray. – Springer International Publishing Switzerland, 2016. – P. 349-357. – DOI: 10.1007/978-3-319-41501-7_40.
  10. Гончаров, A.B. Исследование свойств знакового представления изображений в задачах распознавания образов / A.B. Гончаров // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – Тематический выпуск. – С. 178-188.
  11. Гончаров, A.B. Распознавание лиц на основе многомасштабного знакового представления изображений / A.B. Гончаров // Цифровая обработка сигналов. – 2010. – Т. 1. – С. 10-13.
  12. Каркищенко, А.Н. Исследование устойчивости знакового представления изображений / А.Н. Каркищенко, А.В. Гончаров // Автоматика и телемеханика. – 2010. – Т. 9. – С. 57-69.
  13. Каркищенко, А.Н. Геометрия знакового представления изображений и её приложение к исследованию устойчивости к шумам / А.Н. Каркищенко, A.B. Гончаров. – Международная конференция Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-8): Сборник докладов. М.: МАКС Пресс, 2010. – С. 335-339.
  14. Броневич, А.Г. Анализ неопределенности выделения информативных признаков и представлений изображений / А.Г. Броневич, А.Н. Каркищенко, А.Е. Лепский // М.: Физматлит, 2013. – 320 с. – ISBN: 978-5-9221-1499-8.
  15. Мясников, В.В. Локальное порядковое преобразование цифровых изображений / В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 3. – С. 397-405. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-3-397-405.
  16. Пытьев, Ю.П. Методы морфологического анализа изображений / Ю.П. Пытьев, А.И. Чуличков. - М.: Физматлит, 2010. – 336 с. – ISBN: 978-5-9221-1225-3.
  17. Визильтер, Ю.В. Реляционные модели формы изображений и метрики их сравнения / Ю.В. Визильтер, А.Ю. Рубис, В.С. Горбацевич // 9-я международная конференция "Интеллектуализация обработки информации": Сборник докладов. – 2012. – С. 410-414.
  18. Леонтьев, В. Устойчивость задачи коммивояжера // В. Леонтьев // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 1975. - Т. 15, № 5. - C. 1298-1309.
  19. Гордеев, Э.Н. Сравнение трёх подходов к исследованию устойчивости решений задач дискретной оптимизации и вычислительной геометрии / Э.Н. Гордеев // Дискретный анализ и исследование операций. - 2015. - Т. 22, № 3. - C. 18-35. – DOI: 10.17377/daio.2015.22.461.
  20. Kuznetsov, A.V. A fast plain copy-move detection algorithm based on structural pattern and 2D Rabin–Karp rolling hash / A.V. Kuznetsov, V.V. Myasnikov. – In book: Image Analysis and Recognition. 11th International Conference, ICIAR 2014 / ed. by A. Campilho, M. Kamel. - 2014. - P. 461-468. – DOI: 10.1007/978-3-319-11758-4_50.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20