bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-816Research ArticleСтатьиСОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЯМОУГОЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХMODERN METHODS OF AUTOMATIC RECTANGLE OBJECTS DETECTIONМатусевичЕ. С.MatusevichE. S.noemail@neicon.ruХейдоровИ. Э.KheidorovI. E.noemail@neicon.ruБелорусский государственный университетBelarus201603062019085358Copyright © Матусевич Е.С., Хейдоров И.Э., 20192019Матусевич Е.С., Хейдоров И.Э.Matusevich E.S., Kheidorov I.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/816

Рассмотрены низкоуровневые и высокоуровневые методы выделения признаков на изображении и алгоритмы формирования прямоугольного объекта. Были исследованы и протестированы алгоритм обнаружения объекта на основе корреляционного анализа, а также алгоритм, содержащий в себе применение детектора границ Канни, обнаружение линий с помощью преобразования Хафа и преобразования Радона и далее, в зависимости от свойств объекта, объединением линий в прямоугольную область. Алгоритмы были протестированы на базе из 1000 паспортов для задачи точного обнаружения границ фотографии.

Low-level and high-level feature extraction methods and algorithms for the image formation of a rectangular object were considered. The algorithm for object detection based on correlation analysis, as well as the algorithm containing the use of Canny edge detector, Hough and Radon transform for lines detection, and then, depending on the properties of the object lines combining in the rectangular area, were explored. The algorithms were tested on the base of 1000 passports for the problem of accurate photo edges detection.

преобразование Хафапреобразование Радонакоэффициент корреляциипрямоугольный объектдетектор границ КанниHough transformRadon transformcorrelation coefficientrectangular objectCanny edge detectorReferencesNoronha S., Nevatia R. Detection and modeling of buildings from multiple aerial images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2001.Noronha S., Nevatia R. Detection and modeling of buildings from multiple aerial images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2001.Юзов М.В., Пугачёв Е.К. // Инж.вестн. № 12. 2014.Юзов М.В., Пугачёв Е.К. // Инж.вестн. № 12. 2014.Guerzhoy M., Zhou H. Segmentation of Rectangular Objects Lying on an Unknown Background in a Small Preview Scan Image. IEEE Proceedings of Conference on Computer and Robot Vision, 2008.Guerzhoy M., Zhou H. Segmentation of Rectangular Objects Lying on an Unknown Background in a Small Preview Scan Image. IEEE Proceedings of Conference on Computer and Robot Vision, 2008.Jung C.R., Schramm R. // SIBGRAPI '04 Proceedings of the Computer Graphics and Image Processing. Brazie, 2004.Jung C.R., Schramm R. // SIBGRAPI '04 Proceedings of the Computer Graphics and Image Processing. Brazie, 2004.Nadernejad E., Sharifzadeh S., Hassanpour H. // Edge detection techniques: Evaluations and comparisons. Applied Mathematical Sciences, 2008.Nadernejad E., Sharifzadeh S., Hassanpour H. // Edge detection techniques: Evaluations and comparisons. Applied Mathematical Sciences, 2008.Canny J. Finding edges and lines in images. Cambridge, 1983.Canny J. Finding edges and lines in images. Cambridge, 1983.Шух О.Г., Рассомахин С.Г. // Системы обработки информации. 2012. Вып. 3(1). С. 85-88.Шух О.Г., Рассомахин С.Г. // Системы обработки информации. 2012. Вып. 3(1). С. 85-88.Дегтярева А., Вежневец В. // Компьютерная графика и мультимедиа. 2003. № 1 (2).Дегтярева А., Вежневец В. // Компьютерная графика и мультимедиа. 2003. № 1 (2).Жданов И.Н. // Обнаружение объектов со статистически зависимыми геометрическими параметрами на изображениях на основе теоретико-информационного обобщения преобразования Хафа: дисс. … канд. техн. наук. СПб, 2015.Жданов И.Н. // Обнаружение объектов со статистически зависимыми геометрическими параметрами на изображениях на основе теоретико-информационного обобщения преобразования Хафа: дисс. … канд. техн. наук. СПб, 2015.Запрягаев С.А., Сорокин А.И. // Прикладная информатика. 2009. № 4 (22). С. 76-86.Запрягаев С.А., Сорокин А.И. // Прикладная информатика. 2009. № 4 (22). С. 76-86.Гонсалес Р., Вудс, Р. Цифровая обработка изображений. М., 2006.Гонсалес Р., Вудс, Р. Цифровая обработка изображений. М., 2006.Farley B.G., Clark W.A. // IRE Transactions on Information Theory. 1954. № 4. P. 76-84.Farley B.G., Clark W.A. // IRE Transactions on Information Theory. 1954. № 4. P. 76-84.Хайкин С. Нейронные сети. М., 2006.Хайкин С. Нейронные сети. М., 2006.El-Sayed M. A., Estaitia Y.A. // International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). 2013. Vol. 4, Iss. 10.El-Sayed M. A., Estaitia Y.A. // International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). 2013. Vol. 4, Iss. 10.Toss T. Automatic identification and cropping of rectangular objects in digital images. Master thesis. Uppsala University, 2012.Toss T. Automatic identification and cropping of rectangular objects in digital images. Master thesis. Uppsala University, 2012.Zhao F., Wei C., Wang J. // J. of Software. 2011. Vol. 6, Iss. 5. P. 791.Zhao F., Wei C., Wang J. // J. of Software. 2011. Vol. 6, Iss. 5. P. 791.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.