Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЯМОУГОЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ

Аннотация

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.

Об авторах

Е. С. Матусевич
Белорусский государственный университет
Беларусь


И. Э. Хейдоров
Белорусский государственный университет
Беларусь


Список литературы

1. Noronha S., Nevatia R. Detection and modeling of buildings from multiple aerial images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2001.

2. Юзов М.В., Пугачёв Е.К. // Инж.вестн. № 12. 2014.

3. 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.

4. Jung C.R., Schramm R. // SIBGRAPI '04 Proceedings of the Computer Graphics and Image Processing. Brazie, 2004.

5. Nadernejad E., Sharifzadeh S., Hassanpour H. // Edge detection techniques: Evaluations and comparisons. Applied Mathematical Sciences, 2008.

6. Canny J. Finding edges and lines in images. Cambridge, 1983.

7. Шух О.Г., Рассомахин С.Г. // Системы обработки информации. 2012. Вып. 3(1). С. 85-88.

8. Дегтярева А., Вежневец В. // Компьютерная графика и мультимедиа. 2003. № 1 (2).

9. 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.

10. Запрягаев С.А., Сорокин А.И. // Прикладная информатика. 2009. № 4 (22). С. 76-86.

11. Гонсалес Р., Вудс, Р. Цифровая обработка изображений. М., 2006.

12. Farley B.G., Clark W.A. // IRE Transactions on Information Theory. 1954. № 4. P. 76-84.

13. Хайкин С. Нейронные сети. М., 2006.

14. El-Sayed M. A., Estaitia Y.A. // International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). 2013. Vol. 4, Iss. 10.

15. Toss T. Automatic identification and cropping of rectangular objects in digital images. Master thesis. Uppsala University, 2012.

16. Zhao F., Wei C., Wang J. // J. of Software. 2011. Vol. 6, Iss. 5. P. 791.


Рецензия

Для цитирования:


Матусевич Е.С., Хейдоров И.Э. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЯМОУГОЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ. Доклады БГУИР. 2016;(8):53-58.

For citation:


Matusevich E.S., Kheidorov I.E. MODERN METHODS OF AUTOMATIC RECTANGLE OBJECTS DETECTION. Doklady BGUIR. 2016;(8):53-58. (In Russ.)

Просмотров: 271


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)