RU2718172C1 - Method of searching objects on digital images - Google Patents
Method of searching objects on digital images Download PDFInfo
- Publication number
- RU2718172C1 RU2718172C1 RU2019101042A RU2019101042A RU2718172C1 RU 2718172 C1 RU2718172 C1 RU 2718172C1 RU 2019101042 A RU2019101042 A RU 2019101042A RU 2019101042 A RU2019101042 A RU 2019101042A RU 2718172 C1 RU2718172 C1 RU 2718172C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- input image
- input
- discrete
- digital images
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/88—Image or video recognition using optical means, e.g. reference filters, holographic masks, frequency domain filters or spatial domain filters
Abstract
Description
Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике, и может быть использовано при построении систем технического зрения различного назначения, а также для анализа и синтеза фильтров при обработке цифровых изображений.The invention relates to automation and computer technology, and can be used in the construction of vision systems for various purposes, as well as for analysis and synthesis of filters in digital image processing.
Известен способ поиска и распознавания объектов на цифровом изображении, основанный на пошаговом совмещении нормализованных изображений распознаваемых объектов, центрированных и вписанных в одинаковых размеров ячейки таблицы распознаваемых объектов, и изображений шаблонов, центрированных и вписанных в аналогичные ячейки таблицы шаблонов (см. патент RU 2234127 С2, 05.06.2002 «Способ компьютерного распознавания объектов»). В данном способе является обязательным наличие процедуры предварительной нормализации (приведение объекта на изображении к стандартному виду - изменение масштаба, поворот в требуемое положение и пр.), центрирования, что ведет к увеличению времени поиска и, соответственно, распознавания. И только потом, построчно снизу вверх или сбоку, поочередно совмещают строки или столбцы таблицы объектов с таблицей шаблонов для окончательного распознавания.A known method for searching and recognizing objects in a digital image is based on a step-by-step combination of normalized images of recognizable objects centered and inscribed in the same cell size of the table of recognized objects, and images of patterns centered and inscribed in similar cells in the template table (see patent RU 2234127 C2, 06/05/2002 "The method of computer recognition of objects"). In this method, it is mandatory to have a preliminary normalization procedure (bringing the object in the image to its standard form - zooming, rotation to the desired position, etc.), centering, which leads to an increase in search time and, accordingly, recognition. And only then, line by line from bottom to top or side, alternately combine the rows or columns of the object table with the template table for final recognition.
Также известны способы поиска и распознавания объектов на цифровом изображении, основанные на выделении контуров одного цвета на изображении с их последующим представлением в виде коэффициентов преобразования Фурье (см., например, US Patent 6563959 B1, 13.05.2003, «Perceptual similarity image retrieval method») и на выделении замкнутого контура, максимально совпадающего с границами объекта с последующим поочередным наложением шаблонов, хранящихся в памяти компьютера (см. патент RU 2250499 CI, 17.11.2003 «Способ компьютерного распознавания объектов»), где в случае совпадения контуров заранее известных шаблонов с обнаруженными объектами последние фиксируются как распознанные. В первом случае степень схожести двух объектов на разных изображениях определяется по ряду коэффициентов, но этот способ очень чувствителен к качеству входного изображения и затрачивает много времени при его обработке, если изображение объекта представляется на сложном неоднородном фоне. Недостатком второго способа является низкая вероятность правильного обнаружения и распознавания, если изображение границ объекта размыты и имеют малый контраст, т.е. имеет место влияние характеристик фона на характеристики объекта, и таким образом бывает сложно выделить границы только объекта без составляющих фона, кроме того, при повороте распознаваемого объекта относительно идентичного шаблона, может быть принято решение о нераспознавании.There are also known methods for searching and recognizing objects in a digital image, based on the selection of contours of the same color on the image with their subsequent presentation in the form of Fourier transform coefficients (see, for example, US Patent 6563959 B1, 05/13/2003, "Perceptual similarity image retrieval method" ) and on the selection of a closed loop that matches the boundaries of the object as much as possible, followed by alternately overlaying the patterns stored in the computer’s memory (see patent RU 2250499 CI, November 17, 2003 “Method for computer recognition of objects”), where, if the contour matches, in advance of known patterns with objects discovered last recorded as recognized. In the first case, the degree of similarity of two objects in different images is determined by a number of factors, but this method is very sensitive to the quality of the input image and takes a lot of time to process it if the image of the object is presented on a complex inhomogeneous background. The disadvantage of the second method is the low probability of correct detection and recognition if the image of the object’s borders is blurred and have low contrast, i.e. there is an effect of the background characteristics on the characteristics of the object, and thus it can be difficult to distinguish the boundaries of only the object without background components, in addition, when the recognizable object is rotated with respect to the identical template, a decision can be made about unrecognition.
В качестве прототипа выбран способ поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях (Патент РФ RU 2458397 С1. Способ поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях, заявка №2011111070/08, 23.03.2011), основанный на измерении энергетических спектров входного изображения и эталона, адаптивной пространственной фильтрации и пороговой обработке, при котором составляют матрицы из коэффициентов разложения энергетических спектров входного и эталонного изображений в двумерные ряды Фурье по косинусам, по полученным матрицам синтезируют дискретный двумерный фильтр, производят адаптивную пространственную дискретную фильтрацию входного изображения и сравнивают результат фильтрации с порогом.As a prototype, a method for searching and recognizing objects in digital images was selected (RF Patent RU 2458397 C1. Method for searching and recognizing objects in digital images, application No. 20111111070/08, 03/23/2011), based on the measurement of the energy spectra of the input image and the adaptive reference spatial filtering and threshold processing, in which the matrices are composed of the coefficients of the expansion of the energy spectra of the input and reference images in two-dimensional Fourier series in cosines, the resulting matrices are synthesized by retny two-dimensional filter that produces a discrete adaptive spatial filtering of the input image and comparing the result with a threshold filtering.
Недостатком прототипа является низкая вероятность правильного обнаружения, обусловленная неоднозначностью выбора апертуры фильтра, а также требование значительных вычислительных ресурсов и ресурса памяти при обработке изображений высокого разрешения.The disadvantage of the prototype is the low probability of correct detection, due to the ambiguity of the choice of filter aperture, as well as the requirement of significant computing resources and memory resource when processing high-resolution images.
Техническим результатом предлагаемого способа является повышение вероятности правильного обнаружения и снижение занятости вычислительного ресурса и ресурса памяти.The technical result of the proposed method is to increase the probability of correct detection and reduce the occupancy of the computing resource and memory resource.
Указанный технический результат достигается тем, что в способе поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях, основанный на измерении энергетических спектров входного изображения и эталона, адаптивной пространственной фильтрации и пороговой обработке, при котором формируют матрицы из коэффициентов разложения энергетических спектров входного и эталонного изображений в двумерные ряды Фурье по косинусам, по полученным матрицам синтезируют дискретный двумерный фильтр и производят адаптивную пространственную дискретную фильтрацию входного изображения, сравнивают результат фильтрации с порогом, согласно изобретению, входное изображение и изображение эталона предварительно обрабатывают детекторным полем, а апертуру фильтра согласуют с размерами эталона.The specified technical result is achieved by the fact that in the method of searching and recognizing objects in digital images, based on measuring the energy spectra of the input image and the reference, adaptive spatial filtering and threshold processing, in which matrices are formed from the coefficients of the expansion of the energy spectra of the input and reference images in two-dimensional series Fourier on cosines, on the received matrixes synthesize a discrete two-dimensional filter and produce adaptive spatial discrete phi filtering the input image, compare the filtering result with a threshold according to the invention, the input image and the image of the standard are pre-processed with a detector field, and the filter aperture is matched with the dimensions of the standard.
Сущность предлагаемого способа заключается в том, что входное изображение и изображение эталона предварительно обрабатывают детекторным полем, а апертуру фильтра согласуют с размерами эталона.The essence of the proposed method lies in the fact that the input image and the image of the standard are pre-processed by the detector field, and the filter aperture is coordinated with the dimensions of the standard.
Обработка детекторным полем уменьшает размерность входного изображения и изображения эталона, что приводит к существенному уменьшению апертуры синтезируемого дискретного двумерного фильтра и одновременному сокращению времени обработки (снижению занятости вычислительного ресурса и ресурса памяти).Processing by the detector field reduces the dimension of the input image and the image of the standard, which leads to a significant decrease in the aperture of the synthesized discrete two-dimensional filter and at the same time reduce the processing time (reduce the occupancy of the computing resource and memory resource).
При адаптивной фильтрации апертура фильтра обычно не определяется, а адаптивность заключается в том, что импульсная характеристика синтезируется на основе измеренных коэффициентов разложения энергетических спектров входного изображения в двумерный ряд Фурье по косинусам. Количество таких коэффициентов заранее не устанавливается, что приводит к снижению эффективности обнаружения, и, как следствие, к увеличению вероятности ложных тревог, а во многих случаях - к уменьшению вероятности правильного обнаружения. В предлагаемом способе количество коэффициентов разложения энергетических спектров входного изображения в двумерные ряды Фурье по косинусам определяется размерами изображения эталона. При этом достигается максимальная эффективность обработки и потенциально высокая вероятность правильного обнаружения при минимальной вероятности ложных тревог.With adaptive filtering, the filter aperture is usually not determined, and adaptability is that the impulse response is synthesized based on the measured coefficients of the expansion of the energy spectra of the input image in a two-dimensional Fourier series in cosines. The number of such coefficients is not set in advance, which leads to a decrease in the detection efficiency, and, as a consequence, to an increase in the probability of false alarms, and in many cases to a decrease in the probability of correct detection. In the proposed method, the number of coefficients of the expansion of the energy spectra of the input image in two-dimensional Fourier series in cosines is determined by the size of the image of the standard. At the same time, maximum processing efficiency and a potentially high probability of correct detection with a minimum probability of false alarms are achieved.
В предложенном способе поиска объектов на цифровых изображениях, в отличие от прототипа:In the proposed method for searching for objects in digital images, in contrast to the prototype:
выполняют предварительную обработку входного изображения и изображения эталона детекторным полем, размеры детекторов которого согласованы с размерами эталона. Обработка изображения детекторным полем как показано в [Пономарев, А.В. Детекторные поля / Пономарев А.В., Богословский А.В., Жигулина И.В. М.: Радиотехника, №7, 2018 г. С. 129-136. DOI 10.18127/j00338486-201807-23], приводит к формированию контурного изображения уменьшенной размерности;pre-processing the input image and the image of the standard with a detection field, the dimensions of the detectors of which are consistent with the dimensions of the standard. Image processing by the detector field as shown in [Ponomarev, A.V. Detector fields / Ponomarev A.V., Bogoslovsky A.V., Zhigulina I.V. M .: Radio engineering, No. 7, 2018, p. 129-136. DOI 10.18127 / j00338486-201807-23], leads to the formation of a contour image of a reduced dimension;
апертуру дискретного двумерного пространственного фильтра определяют по размерам эталона [см. Богословский, А.В. Обработка многомерных сигналов. Кн. 1. Линейная многомерная дискретная обработка сигналов. Методы анализа и синтеза: монография / А.В. Богословский, Е.А. Богословский, И.В. Жигулина, В.А. Яковлев М.: Радиотехника, 2013. 168 с.].the aperture of a discrete two-dimensional spatial filter is determined by the size of the standard [see Bogoslovsky, A.V. Processing multidimensional signals. Prince 1. Linear multidimensional discrete signal processing. Methods of analysis and synthesis: monograph / A.V. Bogoslovsky, E.A. Theological, I.V. Zhigulina, V.A. Yakovlev M .: Radio engineering, 2013.168 s.].
Способ может быть реализован, например, с помощью устройства, структурная схема которого представлена на фигуре. На структурной схеме обозначены:The method can be implemented, for example, using a device whose structural diagram is shown in the figure. On the structural diagram are indicated:
1 - датчик изображения;1 - image sensor;
2 - формирователь детекторного поля;2 - detector shaper field;
3 - блок измерения компонентов энергетического спектра;3 - unit for measuring the components of the energy spectrum;
4 - вычислитель;4 - calculator;
5 - дискретный двумерный фильтр;5 - discrete two-dimensional filter;
6 - банк изображений эталонов;6 - a bank of images of standards;
7 - формирователь детекторного поля;7 - detector field detector;
8 - блок измерения компонентов энергетического спектра;8 - unit for measuring the components of the energy spectrum;
9 - пороговое устройство;9 - threshold device;
10 - устройство отображения.10 is a display device.
Формирователи детекторного поля 2 и 7 предназначены для получения контурного изображения уменьшенной размерности и могут быть реализованы на сумматорах и микроконтроллерах.Shapers of the
Работа устройства аналогична работе устройства прототипа. Отличие заключается в том, что после формирования входного изображения с помощью датчика изображения 1:The operation of the device is similar to the operation of the prototype device. The difference is that after the formation of the input image using the image sensor 1:
видеосигнал изображения поступает на первый вход формирователя детекторного поля 2, где происходит его обработка детекторным полем, размеры детекторов которого согласованы с размерами эталона, поступающими со второго выхода банка изображений эталонов 6, в результате чего формируется контурное изображение уменьшенной размерности;the image video signal is fed to the first input of the
видеосигнал контурного изображения уменьшенной размерности поступает на первый вход блока измерения компонентов энергетического спектра 3, на второй вход которого поступают данные о размере эталона. В блоке 3 измеряются компоненты энергетического спектра видеосигнала входного изображения, количество которых определяется размером эталона;the video signal of the contour image of a reduced dimension is fed to the first input of the unit for measuring the components of the
с первого выхода банка изображений эталонов 6 на вход формирователя детекторного поля 7 поступает видеосигнал изображения эталона, где происходит его обработка детекторным полем;from the first output of the image bank of the
с выхода формирователя детекторного поля 7 контурное изображение эталона поступает на вход блока измерения компонентов энергетического спектра 8, где измеряются компоненты энергетического спектра видеосигнала контурного изображения эталона;from the output of the detector field of the
с выхода блока измерения компонентов энергетического спектра 8 на второй вход вычислителя 4 поступают компоненты энергетического спектра видеосигнала контурного изображения эталона, с выхода блока измерения компонентов энергетического спектра 3 на первый вход вычислителя 4 поступают компоненты энергетического спектра видеосигнала контурного изображения уменьшенной размерности. В вычислителе 4 определяются отсчеты импульсной характеристики дискретного пространственного фильтра.from the output of the unit for measuring the components of the
с выхода вычислителя 4 на второй вход дискретного двумерного фильтра 5 поступают отсчеты импульсной характеристики дискретного пространственного фильтра, где производится фильтрация контурного изображения уменьшенной размерности, поступившего с выхода формирователя детекторного поля 2 на первый вход дискретного двумерного фильтра 5.from the output of the
Применение предлагаемого способа поиска объектов на цифровых изображениях позволит снизить объем обрабатываемых данных на несколько порядков и повысить вероятность правильного обнаружения объектов на цифровых изображениях, обладающих сложным неоднородным фоном.Application of the proposed method for searching for objects in digital images will reduce the amount of processed data by several orders of magnitude and increase the likelihood of correct detection of objects in digital images that have a complex inhomogeneous background.
Проведенный заявителями анализ уровня техники, включающий поиск по патентным и научно-техническим источникам информации и выявление источников, содержащих сведения об аналогах изобретения, позволил установить, что заявители не обнаружили аналогов, характеризующихся признаками, тождественными всем существенным признакам изобретения. Следовательно, заявленное изобретение «Способ поиска объектов на цифровых изображениях» соответствует критерию «новизна».The analysis of the prior art by the applicants, including a search by patent and scientific and technical sources of information and identification of sources containing information about analogues of the invention, allowed us to establish that the applicants did not find analogues that are characterized by features identical to all the essential features of the invention. Therefore, the claimed invention "Method of searching for objects in digital images" meets the criterion of "novelty."
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019101042A RU2718172C1 (en) | 2019-01-10 | 2019-01-10 | Method of searching objects on digital images |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019101042A RU2718172C1 (en) | 2019-01-10 | 2019-01-10 | Method of searching objects on digital images |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2718172C1 true RU2718172C1 (en) | 2020-03-30 |
Family
ID=70156319
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019101042A RU2718172C1 (en) | 2019-01-10 | 2019-01-10 | Method of searching objects on digital images |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2718172C1 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6563959B1 (en) * | 1999-07-30 | 2003-05-13 | Pixlogic Llc | Perceptual similarity image retrieval method |
RU2234127C2 (en) * | 2002-06-05 | 2004-08-10 | Чеплашкин Валерий Михайлович | Method for computerized recognition of objects |
RU2250499C1 (en) * | 2003-11-17 | 2005-04-20 | Иванов Александр Львович | Method for computer recognition of objects |
RU2458397C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-10 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of searching for and recognising objects on digital images |
US20140056490A1 (en) * | 2012-08-24 | 2014-02-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image recognition apparatus, an image recognition method, and a non-transitory computer readable medium thereof |
-
2019
- 2019-01-10 RU RU2019101042A patent/RU2718172C1/en active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6563959B1 (en) * | 1999-07-30 | 2003-05-13 | Pixlogic Llc | Perceptual similarity image retrieval method |
RU2234127C2 (en) * | 2002-06-05 | 2004-08-10 | Чеплашкин Валерий Михайлович | Method for computerized recognition of objects |
RU2250499C1 (en) * | 2003-11-17 | 2005-04-20 | Иванов Александр Львович | Method for computer recognition of objects |
RU2458397C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-10 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of searching for and recognising objects on digital images |
US20140056490A1 (en) * | 2012-08-24 | 2014-02-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image recognition apparatus, an image recognition method, and a non-transitory computer readable medium thereof |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109636742B (en) | Mode conversion method of SAR image and visible light image based on countermeasure generation network | |
US3993976A (en) | Method and apparatus for pattern analysis | |
Zhang et al. | Multi-view automatic target recognition using joint sparse representation | |
Chang | Hyperspectral target detection: Hypothesis testing, signal-to-noise ratio, and spectral angle theories | |
CN108564092A (en) | Sunflower disease recognition method based on SIFT feature extraction algorithm | |
Zia et al. | 3D reconstruction from hyperspectral images | |
CN109766934B (en) | Image target identification method based on depth Gabor network | |
KR20200011988A (en) | Image retrieval methods, devices, devices, and readable storage media | |
Buchana et al. | Simultaneous forgery identification and localization in paintings using advanced correlation filters | |
Baghbidi et al. | Improvement of anomoly detection algorithms in hyperspectral images using discrete wavelet transform | |
CN113160183A (en) | Hyperspectral data processing method, device and medium | |
Zhang et al. | Infrared small target detection via interpatch correlation enhancement and joint local visual saliency prior | |
RU2458397C1 (en) | Method of searching for and recognising objects on digital images | |
RU2718172C1 (en) | Method of searching objects on digital images | |
CN115311531A (en) | Ground penetrating radar underground cavity target automatic detection method of RefineDet network model | |
Bartlett et al. | Anomaly detection of man-made objects using spectropolarimetric imagery | |
CN110969128A (en) | Method for detecting infrared ship under sea surface background based on multi-feature fusion | |
CN109459391B (en) | Red date quality detection and red date polarization detection model generation method and device | |
CN115797970A (en) | Dense pedestrian target detection method and system based on YOLOv5 model | |
Zhang et al. | Feature Bands Based Unsupervised Hyperspectral Underwater Target Detection Near the Coastline | |
CN109471106B (en) | SAR ocean internal wave stripe recognition method combining clustering analysis and boundary tracking method | |
Patil et al. | Performance improvement of face recognition system by decomposition of local features using discrete wavelet transforms | |
CN111813987B (en) | Portrait comparison method based on police big data | |
Wu et al. | Transformer-Based Autoencoder Framework for Nonlinear Hyperspectral Anomaly Detection | |
CN116229297B (en) | Mapping data processing method, mapping data processing system, mapping data processing medium and mapping data processing computer |