Detection of anthropogenic objects of aero-images based on geometric parameters of the edge of homogeneous areas
Abstract
An algorithm for searching for anthropogenic objects of air image on the basis of analysis of geometric parameters of the edges of homogeneous regions features is proposed. It is shown that the proposed algorithm makes it possible to reduce the errors of the first and second kind with respect to the algorithm for searching for spatial anomalies due to taking into account the values of multi-segment form factors and the concentration of corners and end points of normalized in thickness edge of segments with uniform brightness with a decrease in speed.
About the Authors
A. G. Shauchuk
Belarusian state university of informatics and radioelectronics
Belarus
Belarus
V. Yu. Tsviatkou
Belarusian state university of informatics and radioelectronics
Belarus
Belarus
References
1. Weng Q.Remote Sensing and GIS Integration: Theories, Methods, and Applications: Theory, Methods, and Applications. McGraw-Hill Education, 2009. 416 p.
2. Вежневец А.П. Методы классификации с обучением по прецедентам в задаче распознавания объектов на изображениях // Международная конференция компьютерной графики и зрения [Электронный ресурс]. -URL: http://graphicon.ru/html/2006/proceedings/papers/fr10_34_VezhnevetsA.pdf (дата обращения: 13.02.2018).
3. Старовойтов В.В. Локальные геометрические методы цифровой обработки и анализа изображений // Минск: ИТК НАН Беларуси, 1997. 284 с.
4. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Обнаружение антропогенных зон на основе поиска пространственных аномалий в крупномасштабных спутниковых изображениях // Автометрия. 2012. № 5. С. 104-111.
5. Борзов С.М., Потатуркин А.О. Исследование эффективности пространственных признаков при классификации спутниковых изображений различного масштаба // Вест. НГУ. Сер. Информ. технологии. 2012. № 3. С. 58-65.
6. Ст. 1. Закон Респ. Бел. «Об охране окружающей среды» от 26 ноября 1992 г. № 1982-XІІ.
7. Шевчук О.Г., Зеленин А.С. Система геометрических признаков антропогенных объектов // Матер. междунар. науч.-техн. семинара «Телекоммуникации: сети и технологии, алгебраическое кодирование и безопасность данных». Минск, апр.-дек. 2017 г. Минск, 2017. С. 5-9.
8. Бондина Н.Н., Калмычков А.С., Кривенцов В.Э. Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации // Інформатика і моделювання. Вып. 38. Х.:НТУ ХПИ. 2012. С. 15-19.
9. Shih F.Y., Cheng S. Automatic seeded region growing for color image segmentation // Image and Vision Computing. Newark. 2005. № 23. P. 877-886.
10. Canny J.A Computational Approach to Edge Detection // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. Vol. 8, № 6. P. 679-698.
11. Brice С.R., Fenema С.L. Scene Analysis Using Regions // Artificial Intelligence. 1970. № 1. P. 205-226.
12. Шевчук О.Г., Цветков В.Ю. Нормализация контурных линий по толщине на основе масочного анализа локальных ориентаций их фрагментов // Информатика. 2016. № 51. С. 14-24.
13. Шевчук О.Г., Крамков Д.А. Детектирование прямых линий на изображении с использованием евклидова форм-фактора // Докл. XVI Междунар. конф. «Развитие информатизации и государственной системы научно-технической информации (РИНТИ-2017)». Минск, 16 нояб. 2017 г. Минск, 2017. С. 167-173.
14. Бородина О.Г., Цветков В.Ю. Выделение изолированных прямых линий на изображениях с использованием форм-фактора // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2015. № 1. C. 41-45.
15. Шевчук О.Г., Цветков В.Ю. Поиск изломов контуров изображений на основе расширяемых масок // Докл. БГУИР. 2016. № 7 (101). C. 221-225.
16. Шевчук О.Г. Детектирование прямых линий на основе форм-фактора // Матер. междунар. науч.-техн. семинара «Телекоммуникации: сети и технологии, алгебраическое кодирование и безопасность данных». Ч. 2. Минск, апр.-дек. 2016 г. Минск, 2016. С. 5-10.
Review
For citations:
Shauchuk A.G., Tsviatkou V.Yu. Detection of anthropogenic objects of aero-images based on geometric parameters of the edge of homogeneous areas. Doklady BGUIR. 2018;(1):84-90. (In Russ.)
Views: 429
Email this article 