Розробка інформаційної технології визначення надлишкової інформативності цифрового зображення
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248698Ключові слова:
комп’ютерній зір, розпізнавання образів, інформативність цифрового зображення, попередня обробка зображенняАнотація
Розроблено інформаційну технологію, що реалізує оцінювання надлишкової інформації з використанням методів попередньої обробки та сегментації цифрових зображень. Запропоновано метрику для оцінювання надлишковості інформації, що містить фотознімок, за використанням підходу на основі варіабельності текстур. На прикладі даних аерозйомки проведено практичну апробацію та дослідження запропонованої оцінки.
Цифрові зображення, сформовані різними оптико-електронними засобами, спотворюються під впливом перешкод різного характеру. Ці перешкоди ускладнюють як візуальний аналіз зображень людиною, так їх автоматичну обробку. Рішення проблеми можливо отримати завдяки попередній обробці, яка призведе до підвищення інформативності даних цифрового зображення при загальному зменшенні контенту.
Проведено експериментальне дослідження залежності інформативності зображень від результатів накладання попередніх фільтрів обробки цифрових зображень в залежності від значень параметрів методів. Встановлено, що застосування алгоритмів аналізу з використанням ковзного вікна дозволяє істотно збільшити роздільну здатність аналізу в часовій області при збереженні досить високої здатності в частотній області. Введена метрика може мати застосування в задачах комп’ютерного зору, машинного та глибокого навчання, при розробці інформаційних технологій розпізнавання образів. Перспективою є завдання підвищення оперативності обробки результатів моніторингу за допомогою автоматизації обробки одержуваних даних з метою виявлення інформативних областей. Що дозволить скоротити час візуального аналізу даних. Введена метрика може мати використання при розробці автоматизованих систем розпізнавання даних повітряного спостереження
Посилання
- Bronevich, A. G., Semeriy, O. S. (2006). An information measure-based grayscale image segmentation. Pattern Recognition and Image Analysis, 16 (2), 201–207. doi: https://doi.org/10.1134/s1054661806020064
- Shennon, K. (1963). Raboty po teorii informatsii i kibernetike. Moscow. Available at: https://books.google.com.ua/books?id=QUj5AgAAQBAJ&lpg=PA5&ots=veztmpT9Os&lr&hl=ru&pg=PA5#v=onepage&q&f=false
- Gray, R. M. (2011). Entropy. Entropy and Information Theory, 61–95. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7970-4_3
- Fijany, A., Hosseini, F. (2011). Image processing applications on a low power highly parallel SIMD architecture. 2011 Aerospace Conference. doi: https://doi.org/10.1109/aero.2011.5747456
- Sloane, D. (2014). Visualizing Qualitative Information. The Qualitative Report. doi: https://doi.org/10.46743/2160-3715/2009.1407
- Borji, A. (2019). Pros and cons of GAN evaluation measures. Computer Vision and Image Understanding, 179, 41–65. doi: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2018.10.009
- Piella, G., Heijmans, H. (2003). A new quality metric for image fusion. Proceedings 2003 International Conference on Image Processing (Cat. No.03CH37429). doi: https://doi.org/10.1109/icip.2003.1247209
- Kozlova, O. A., Kozlova, L. P. (2015). A modern approach to the selecting of the contours in the task of technical vision. 2015 XVIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). doi: https://doi.org/10.1109/scm.2015.7190413
- Liao, S., Shen, D., Chung, A. C. S. (2014). A Markov Random Field Groupwise Registration Framework for Face Recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 36 (4), 657–669. doi: https://doi.org/10.1109/tpami.2013.141
- Prystavka, P., Rogatyuk, A. (2015). Mathematical Foundations of Foreign Object Recognition in the Video from Unmanned Aircraft. Proceedings of the National Aviation University, 3 (64), 133–139. doi: https://doi.org/10.18372/2306-1472.64.9048
- Chyrkov, A., Prystavka, P. (2018). Method for suspicious object search in video from an aircraft camera based on histogram analysis. Science-based technologies, 2 (38), 210–219. doi: https://doi.org/10.18372/2310-5461.38.12827
- Chyrkov, A., Prystavka, P. (2018). Suspicious Object Search in Airborne Camera Video Stream. Advances in Computer Science for Engineering and Education, 340–348. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_34
- Burinska, Z., Runovski, K., Sehmeisser, H.-J. (2006). On the Approximation by Generalized Sampling Series in Lp-Metrics. Sampling Theory in Signal and Image Processing, 5 (1), 59–87. doi: https://doi.org/10.1007/bf03549443
- Dengler, J., Wagner, V., Dembicz, I., García-Mijangos, I., Naqinezhad, A., Boch, S. et. al. (2018). GrassPlot – a database of multi-scale plant diversity in Palaearctic grasslands. Phytocoenologia, 48 (3), 331–347. doi: https://doi.org/10.1127/phyto/2018/0267
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Pylyp Prystavka, Kseniia Dukhnovska, Oksana Kovtun, Olga Leshchenko, Olha Cholyshkina, Anhelina Zhultynska
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
