Метод пошуку подібних об’єктів на зображенні в умовах невизначеності

dc.contributor.authorГороховатський О. В.
dc.contributor.authorПередрій О. О.
dc.contributor.authorГороховатский А. В.
dc.contributor.authorПередрий Е. О.
dc.contributor.authorGorokhovatskyi O. V.
dc.contributor.authorPeredrii O. O.
dc.description.abstractСтаттю присвячено розробці методу аналізу зображень із метою детектування подібних (однакових) об’єктів в умовах відсутності інформації про структуру шуканих об’єктів, їх характеристики та інформації про їх наявність. Запропоновано послідовність операцій обробки зображення, що включає масштабування, визначення основних кольорів та квантування,пошук схожих в сенсі геометричних ознак зв’язних компонентів. Проведено експериментальне моделювання, яке довело ефективність застосування методу для аналізу спеціально створеної тестової бази даних зображень. Статья посвящена разработке метода анализа изображений с целью детектирования похожих (одинаковых) объектов в условиях отсутствия информации о структуре искомых объектов, их характеристик и информации об их наличии. Предложена последовательность операций обработки изображения, включающая масштабирование, определение основных цветов и квантование, поиск похожих в смысле геометрических признаков связных компонентов. Проведено экспериментальное моделирование, которое доказало эффективность применения метода для анализа специально созданной тестовой базы данных изображений. Method for image analysis for the purpose of detecting similar (same) objects under conditions of lack of information about the structure of the objects, their characteristics and information about their presence was proposed. Analysis of existing methods shows, that they are based mostly on visual features from existing etalon image to search for. The sequence of image processing operations including downscaling, detection of main colors, based on k-means clustering modification method, followed by color quantification and binarization, search for similar connected components in sense of the geometric properties was proposed. Accuracy, provided by sets of different geometric features to be used during confirmation of area’s identity was investigated. An experimental simulation was done for Blocks dataset, which was created (under different scaling, background and illumination conditions) and labeled specially to cover usage examples and possible problematic cases. Testing confirmed the effectiveness of proposed method for search of the same objects without etalon image with accuracy of about 82%. The proposed method may be used to analyze images (both natural and artificial) of technological lines and processes, related to search for visually similar or same objects, analysis of theirs’ positions and quantity.
dc.identifier.citationГороховатський О. В. Метод пошуку подібних об’єктів на зображенні в умовах невизначеності / О. В. Гороховатський, О. О. Передрій // Системи обробки інформації. – 2018. – № 2(153).– С.152-158. – doi: 10.30748/soi.2018.153.19.
dc.identifier.urihttp://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/20906
dc.language.isouk_UA
dc.subjectаналіз зображення
dc.subjectзв’язні компоненти
dc.subjectквантування
dc.subjectk-means
dc.subjectгеометричні ознаки
dc.subjectсхожі регіони
dc.subjectрозмітка
dc.subjectсхожі об’єкти
dc.subjectанализ изображения
dc.subjectсвязные компоненты
dc.subjectквантование
dc.subjectk-means
dc.subjectгеометрические признаки
dc.subjectпохожие регионы
dc.subjectразметка
dc.subjectпохожие объекты
dc.subjectimage analysis
dc.subjectconnected components
dc.subjectquantization
dc.subjectk-means
dc.subjectgeometric features
dc.subjectsimilar regions
dc.subjectmarkup
dc.subjectsimilar objects
dc.titleМетод пошуку подібних об’єктів на зображенні в умовах невизначеності
dc.title.alternativeМетод поиска похожих объектов на изображении в условиях неопределенности
dc.title.alternativeMethod for search of similar objects in an image under uncertainty
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
soi_2018_2_21.pdf
Розмір:
967.76 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Зібрання