RU2007144501A - Сравнение изображений посредством встраивания метрик - Google Patents
Сравнение изображений посредством встраивания метрик Download PDFInfo
- Publication number
- RU2007144501A RU2007144501A RU2007144501/09A RU2007144501A RU2007144501A RU 2007144501 A RU2007144501 A RU 2007144501A RU 2007144501/09 A RU2007144501/09 A RU 2007144501/09A RU 2007144501 A RU2007144501 A RU 2007144501A RU 2007144501 A RU2007144501 A RU 2007144501A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- trees
- family
- graph
- tree
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/422—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation for representing the structure of the pattern or shape of an object therefor
- G06V10/426—Graphical representations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/19—Recognition using electronic means
- G06V30/196—Recognition using electronic means using sequential comparisons of the image signals with a plurality of references
- G06V30/1983—Syntactic or structural pattern recognition, e.g. symbolic string recognition
- G06V30/1988—Graph matching
Abstract
1. Способ, содержащий: ! представление первого изображения в виде первого графа и второго изображения в виде второго графа, причем каждая вершина в первом и втором графах соответствует пикселу в соответствующих изображениях; ! назначение веса каждому ребру между вершинами в каждом неориентированном графе, причем вес соответствует разнице между значениями смежных пикселов; ! получение первого семейства деревьев из первого графа и второго семейства деревьев из второго графа, причем в эти семейства деревьев внедряются метрики графа; и ! определение меры разницы для первого и второго изображений на основе меры разницы между первым и вторым семействами деревьев. ! 2. Способ по п.1, в котором представление первого и второго изображений в виде первого и второго графов включает в себя обработку каждого изображения при помощи вейвлетного преобразования. ! 3. Способ по п.2, в котором вейвлетное преобразование предусматривает трехуровневое вейвлетное преобразование Хаара. ! 4. Способ по п.2, дополнительно предусматривающий уменьшение размерности каждого изображения для снижения шума, что дает в результате предварительно обработанное изображение. ! 5. Способ по п.2, дополнительно предусматривающий уменьшение размерности каждого изображения до приблизительно 70 пикселов в ширину для формирования предварительно обработанного изображения. ! 6. Способ по п.1, в котором получение семейства деревьев предусматривает получение семейства иерархических хорошо разделенных деревьев посредством рекурсивной иерархической кластеризующей декомпозиции изображения. ! 7. Способ по п.6, в котором рекурсивная иерархическая кластеризующая де
Claims (20)
1. Способ, содержащий:
представление первого изображения в виде первого графа и второго изображения в виде второго графа, причем каждая вершина в первом и втором графах соответствует пикселу в соответствующих изображениях;
назначение веса каждому ребру между вершинами в каждом неориентированном графе, причем вес соответствует разнице между значениями смежных пикселов;
получение первого семейства деревьев из первого графа и второго семейства деревьев из второго графа, причем в эти семейства деревьев внедряются метрики графа; и
определение меры разницы для первого и второго изображений на основе меры разницы между первым и вторым семействами деревьев.
2. Способ по п.1, в котором представление первого и второго изображений в виде первого и второго графов включает в себя обработку каждого изображения при помощи вейвлетного преобразования.
3. Способ по п.2, в котором вейвлетное преобразование предусматривает трехуровневое вейвлетное преобразование Хаара.
4. Способ по п.2, дополнительно предусматривающий уменьшение размерности каждого изображения для снижения шума, что дает в результате предварительно обработанное изображение.
5. Способ по п.2, дополнительно предусматривающий уменьшение размерности каждого изображения до приблизительно 70 пикселов в ширину для формирования предварительно обработанного изображения.
6. Способ по п.1, в котором получение семейства деревьев предусматривает получение семейства иерархических хорошо разделенных деревьев посредством рекурсивной иерархической кластеризующей декомпозиции изображения.
7. Способ по п.6, в котором рекурсивная иерархическая кластеризующая декомпозиция включает в себя:
выбор кластера пикселов из предварительно обработанного изображения, случайного местоположения x пиксела в этом кластере пикселов, размера r кластера и радиуса d кластера, равного - r(log N)(log x), где N - количество пикселов в предварительно обработанном изображении, и
генерирование дочерних кластеров упомянутого кластера пикселов до тех пор, пока кластер пикселов не окажется разделенным, при этом данное генерирование включает в себя рекурсивное построение дочерних кластеров с последовательными радиусами из точки x, причем каждый дочерний кластер задается на основе отношения ранее полученного кластера, деленного на кластер с текущим радиусом.
8. Способ по п.1, в котором определение разницы между первым семейством деревьев и вторым семейством деревьев включает в себя сравнение топологии первого семейства деревьев и второго семейства деревьев и сравнение топологии кластеров, связанных с узлами деревьев первого и второго семейств.
9. Способ по п.1, в котором определение разницы между первым семейством деревьев и вторым семейством деревьев включает в себя вычисление выпуклой оболочки кластера, связанного с каждым узлом первого семейства деревьев и второго семейства деревьев, для получения параметров формы для этого узла, назначение вектора форм каждому узлу посредством конкатенации местоположения кластера, связанного с этим узлом, с параметрами формы и нахождение меры разницы, которая минимизирует разницу между векторами форм для соответствующих множеств дочерних узлов первого и второго семейств деревьев.
10. Способ по п.9, дополнительно предусматривающий агрегирование разниц по узлам деревьев посредством формирования вектора минимизированных разниц векторов форм и нормирования компонентов этого вектора.
11. Способ по п.1, дополнительно предусматривающий последовательное повторение этого способа для первого изображения и членов набора изображений для нахождения члена этого набора с наибольшим сходством с первым изображением.
12. Запоминающий носитель, содержащий множество исполняемых команд, которые при их исполнении вычислительным устройством реализуют способ по п.1.
13. Машина сравнения изображений, содержащая:
средство формирования графа изображения для получения неориентированных графов из соответствующих изображений, причем вершины этих неориентированных графов соответствуют пикселам в изображениях;
средство создания дерева для получения семейства деревьев из каждого неориентированного графа;
средство дифференциации деревьев для определения минимальной разницы между соответствующими узлами семейств деревьев;
средство агрегирования для составления матрицы разниц между семействами деревьев; и
средство формирования вектора для получения меры сходства для двух изображений из матрицы разниц.
14. Машина сравнения изображений по п.13, в которой средство формирования графа изображения включает в себя средство приведения к шкале уровней серого для предварительной обработки цветных изображений, средство вейвлетного преобразования для определения значений вектора коэффициентов пиксела и средство уменьшения размерности для уменьшения размерности изображения и снижения шума.
15. Машина сравнения изображений по п.13, в которой средство создания дерева дополнительно включает в себя средство рекурсии кластеров для разделения изображения, представляемого неориентированным графом, на хорошо разделенные кластеры.
16. Машина сравнения изображений по п.13, в которой средство создания дерева дополнительно включает в себя средство усечения дерева для удаления узлов дерева, связанных с соответствующими кластерами, количество узлов в которых меньше некоторого порога.
17. Машина сравнения изображений по п.13, в которой средство создания дерева дополнительно включает в себя фильтр перезапуска для перезапуска обработки изображения в средстве формирования графа изображения, если дерево имеет количество узлов ниже некоторого порога.
18. Машина сравнения изображений по п.13, в которой средство дифференциации деревьев дополнительно включает в себя средство минимальной разницы, включающее в себя средство сравнения топологии деревьев и средство сравнения топологии кластеров.
19. Система, содержащая:
средство для получения графов из соответствующих изображений;
средство для получения семейства деревьев из каждого графа; и
средство для определения минимальной разницы между семействами деревьев двух различных изображений.
20. Система по п.19, дополнительно содержащая средство для выбора изображения и средство для нахождения наиболее схожего изображения для выбранного изображения из набора изображений на основе минимальных разниц между семействами деревьев.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US11/141,362 US7536064B2 (en) | 2005-05-31 | 2005-05-31 | Image comparison by metric embeddings |
US11/141,362 | 2005-05-31 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2007144501A true RU2007144501A (ru) | 2009-06-10 |
Family
ID=37463452
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2007144501/09A RU2007144501A (ru) | 2005-05-31 | 2006-04-27 | Сравнение изображений посредством встраивания метрик |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7536064B2 (ru) |
EP (1) | EP1886256A2 (ru) |
JP (1) | JP2008542911A (ru) |
KR (1) | KR101183391B1 (ru) |
CN (1) | CN101194272A (ru) |
BR (1) | BRPI0610739A2 (ru) |
IL (1) | IL186757A0 (ru) |
RU (1) | RU2007144501A (ru) |
WO (1) | WO2006130292A2 (ru) |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008053493A2 (en) * | 2006-11-02 | 2008-05-08 | Famillion Ltd. | Method and system for computerized management of related data records |
US8452108B2 (en) * | 2008-06-25 | 2013-05-28 | Gannon Technologies Group Llc | Systems and methods for image recognition using graph-based pattern matching |
JP2011517358A (ja) * | 2009-04-22 | 2011-06-02 | ペキン ユニバーシティ | 対話型多ラベル付け画像分割のための連結性類似度に基づくグラフ学習法 |
US9380292B2 (en) * | 2009-07-31 | 2016-06-28 | 3Dmedia Corporation | Methods, systems, and computer-readable storage media for generating three-dimensional (3D) images of a scene |
US8488873B2 (en) * | 2009-10-07 | 2013-07-16 | Apple Inc. | Method of computing global-to-local metrics for recognition |
US8630509B2 (en) * | 2009-11-03 | 2014-01-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Structured grids for label propagation on a finite number of layers |
US8731261B2 (en) | 2010-02-23 | 2014-05-20 | Loma Linda University | Method of analyzing a medical image |
CN101882305B (zh) * | 2010-06-30 | 2014-02-05 | 中山大学 | 一种图像增强处理的方法 |
KR101348904B1 (ko) * | 2012-01-20 | 2014-01-09 | 한국과학기술원 | 고차 상관 클러스터링을 이용한 이미지 분할 방법, 이를 처리하는 시스템 및 기록매체 |
US20130155327A1 (en) * | 2012-02-01 | 2013-06-20 | Geoffrey Louis Barrows | Method to Process Image Sequences with Sub-Pixel Displacements |
CN103559705B (zh) * | 2013-10-23 | 2017-02-22 | 浙江工业大学 | 一种比较不同植物形态相似度的计算机方法 |
US9830567B2 (en) | 2013-10-25 | 2017-11-28 | Location Labs, Inc. | Task management system and method |
US10542961B2 (en) | 2015-06-15 | 2020-01-28 | The Research Foundation For The State University Of New York | System and method for infrasonic cardiac monitoring |
US10762283B2 (en) * | 2015-11-20 | 2020-09-01 | Adobe Inc. | Multimedia document summarization |
US11064219B2 (en) * | 2018-12-03 | 2021-07-13 | Cloudinary Ltd. | Image format, systems and methods of implementation thereof, and image processing |
CN111814781A (zh) * | 2019-04-11 | 2020-10-23 | 富士通株式会社 | 用于对图像块识别结果进行校正的方法、设备和存储介质 |
US11295483B1 (en) * | 2020-10-01 | 2022-04-05 | Bank Of America Corporation | System for immersive deep learning in a virtual reality environment |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3141004B2 (ja) * | 1998-08-31 | 2001-03-05 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレ−ション | 動画中のオブジェクトを分類する方法 |
US6400846B1 (en) * | 1999-06-04 | 2002-06-04 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for ordering image spaces to search for object surfaces |
US6636849B1 (en) * | 1999-11-23 | 2003-10-21 | Genmetrics, Inc. | Data search employing metric spaces, multigrid indexes, and B-grid trees |
US7120297B2 (en) * | 2002-04-25 | 2006-10-10 | Microsoft Corporation | Segmented layered image system |
US7298931B2 (en) | 2002-10-14 | 2007-11-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image retrieval method and apparatus using iterative matching |
GB0226787D0 (en) * | 2002-11-18 | 2002-12-24 | Qinetiq Ltd | Measurement of mitotic activity |
-
2005
- 2005-05-31 US US11/141,362 patent/US7536064B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2006
- 2006-04-27 KR KR1020077026179A patent/KR101183391B1/ko active IP Right Grant
- 2006-04-27 EP EP06758847A patent/EP1886256A2/en not_active Withdrawn
- 2006-04-27 RU RU2007144501/09A patent/RU2007144501A/ru not_active Application Discontinuation
- 2006-04-27 WO PCT/US2006/016609 patent/WO2006130292A2/en active Application Filing
- 2006-04-27 JP JP2008514653A patent/JP2008542911A/ja active Pending
- 2006-04-27 CN CNA200680018455XA patent/CN101194272A/zh active Pending
- 2006-04-27 BR BRPI0610739-7A patent/BRPI0610739A2/pt not_active IP Right Cessation
-
2007
- 2007-10-18 IL IL186757A patent/IL186757A0/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
BRPI0610739A2 (pt) | 2010-07-20 |
KR20080021592A (ko) | 2008-03-07 |
JP2008542911A (ja) | 2008-11-27 |
EP1886256A2 (en) | 2008-02-13 |
WO2006130292A2 (en) | 2006-12-07 |
US7536064B2 (en) | 2009-05-19 |
KR101183391B1 (ko) | 2012-09-14 |
US20060269167A1 (en) | 2006-11-30 |
WO2006130292A3 (en) | 2007-12-21 |
IL186757A0 (en) | 2008-04-13 |
CN101194272A (zh) | 2008-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2007144501A (ru) | Сравнение изображений посредством встраивания метрик | |
JP2008542911A5 (ru) | ||
Mundhenk et al. | Efficient saliency maps for explainable AI | |
Kaneko et al. | Using selective correlation coefficient for robust image registration | |
US20140125663A1 (en) | 3d model shape analysis method based on perception information | |
GB2489272A (en) | Segmentation of images into superpixels | |
US20130046793A1 (en) | Fast matching of image features using multi-dimensional tree data structures | |
WO2019114023A1 (zh) | 一种基于傅里叶图变换的点云帧内编码方法及装置 | |
CN103400368B (zh) | 基于图论和超像素的并行快速sar图像分割方法 | |
Ram et al. | Image denoising using nl-means via smooth patch ordering | |
US20220058450A1 (en) | Tabular convolution and acceleration | |
JP2015036939A (ja) | 特徴抽出プログラム及び情報処理装置 | |
US10751947B2 (en) | Device for processing data for additive manufacturing | |
CN111291810A (zh) | 基于目标属性解耦的信息处理模型生成方法及相关设备 | |
Li et al. | Fast orthogonal Haar transform patternmatching via image square sum | |
CN110610508B (zh) | 一种静态视频分析方法及系统 | |
Allende et al. | A non-parametric filter for digital image restoration, using cluster analysis | |
CN116245765A (zh) | 基于增强型深度扩张卷积神经网络的图像去噪方法及系统 | |
CN107292840B (zh) | 图像复原方法及装置、计算机可读存储介质、终端 | |
CN111062418A (zh) | 一种基于最小生成树的无参数化聚类算法及系统 | |
CN113537281B (zh) | 一种对多个高维数据进行可视化比较的降维方法 | |
CN116824086B (zh) | 一种三维运动目标重建方法及系统 | |
Soltanpoor et al. | Graph-based image segmentation using imperialist competitive algorithm | |
CN111898421B (zh) | 一种用于视频行为识别的正则化方法 | |
WO2019082283A1 (ja) | 画像解析装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA94 | Acknowledgement of application withdrawn (non-payment of fees) |
Effective date: 20110210 |