RU95100895A - Способ обработки изображения объекта - Google Patents

Способ обработки изображения объекта

Info

Publication number
RU95100895A
RU95100895A RU95100895/09A RU95100895A RU95100895A RU 95100895 A RU95100895 A RU 95100895A RU 95100895/09 A RU95100895/09 A RU 95100895/09A RU 95100895 A RU95100895 A RU 95100895A RU 95100895 A RU95100895 A RU 95100895A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
processing
pyramid
image processing
processing method
systems
Prior art date
Application number
RU95100895/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2116671C1 (ru
Inventor
В.В. Кондратьев
В.А. Утробин
Original Assignee
Нижегородский государственный технический университет
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нижегородский государственный технический университет filed Critical Нижегородский государственный технический университет
Priority to RU95100895A priority Critical patent/RU2116671C1/ru
Publication of RU95100895A publication Critical patent/RU95100895A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2116671C1 publication Critical patent/RU2116671C1/ru

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Character Input (AREA)

Abstract

Изобретение относится к способам обработки визуальной информации, в частности к системам преобразований, обеспечивающим извлечение максимально информативных данных о свойствах изображаемых объектов или процессов. Согласно предлагаемому способу осуществляют построение пирамиды изображения и признаковой пирамиды сверху вниз и дальнейшую обработку информации ведут в 20 раз быстрее, чем по известным способам. Способ может быть использован в системах технического зрения, при обработке результатов аэрофотосъемки, при анализе изображений в системах таможенного контроля, при анализе и классификации товарных знаков, ярлыков и марок, при распознавании символов и знаков произвольной конфигурации, например идентификации печатей, подписей, индексов почтовых отправлений и т.п.

Claims (1)

  1. Изобретение относится к способам обработки визуальной информации, в частности к системам преобразований, обеспечивающим извлечение максимально информативных данных о свойствах изображаемых объектов или процессов. Согласно предлагаемому способу осуществляют построение пирамиды изображения и признаковой пирамиды сверху вниз и дальнейшую обработку информации ведут в 20 раз быстрее, чем по известным способам. Способ может быть использован в системах технического зрения, при обработке результатов аэрофотосъемки, при анализе изображений в системах таможенного контроля, при анализе и классификации товарных знаков, ярлыков и марок, при распознавании символов и знаков произвольной конфигурации, например идентификации печатей, подписей, индексов почтовых отправлений и т.п.
RU95100895A 1995-01-23 1995-01-23 Способ обработки изображения объекта RU2116671C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU95100895A RU2116671C1 (ru) 1995-01-23 1995-01-23 Способ обработки изображения объекта

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU95100895A RU2116671C1 (ru) 1995-01-23 1995-01-23 Способ обработки изображения объекта

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU95100895A true RU95100895A (ru) 1996-11-10
RU2116671C1 RU2116671C1 (ru) 1998-07-27

Family

ID=20164180

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU95100895A RU2116671C1 (ru) 1995-01-23 1995-01-23 Способ обработки изображения объекта

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2116671C1 (ru)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7365672B2 (en) 2001-03-16 2008-04-29 Battelle Memorial Institute Detection of a concealed object
US7844081B2 (en) 2006-05-15 2010-11-30 Battelle Memorial Institute Imaging systems and methods for obtaining and using biometric information

Also Published As

Publication number Publication date
RU2116671C1 (ru) 1998-07-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yuan et al. VSSA-NET: Vertical spatial sequence attention network for traffic sign detection
US20050123200A1 (en) Method and apparatus for portably recognizing text in an image sequence of scene imagery
Hagargund et al. Image to speech conversion for visually impaired
Coughlan et al. -Camera-Based Access to Visual Information
RU95100895A (ru) Способ обработки изображения объекта
de Oliveira et al. Automatic detection and recognition of text-based traffic signs from images
Beglov Object information based on marker recognition
Satwashil et al. English text localization and recognition from natural scene image
Neiva et al. A dynamic gesture recognition system to translate between sign languages in complex backgrounds
Choda et al. A critical survey on real-time traffic sign recognition by using cnn machine learning algorithm
CN113269045A (zh) 自然场景下中文艺术字检测识别方法
Pradeep Kumar et al. Design and development of asl recognition by kinect using bag of features
Tabassum et al. Traffic Sign Recognition For An Intelligent Vehicle: A Review.
Thigale et al. Portable Camera Based Assistive Text and Product Label Reading from Hand Held Object by Using Android App for Blind Person
Parson et al. Automated Discovery and Interpretation of ADA-Compliant Door Placards
Rezak et al. Digitalization of educational process organization within the framework of development of system for recognition of trainees' faces in educational institution
Gedam et al. Challenges and opportunities in finger spelling recognition in air
Dharmale et al. Text detection and recognition with speech output for visually challenged person: A review
Abhishek et al. Smart Gadget Product Label Reading Using OCR Algorithm and TTS Engine
Gopichand et al. On-Road Crime Detection Using Artificial Intelligence
Suchetha et al. Traffic Sign Recognition using Image Processing and Text-to-Speech
Dinesh et al. Optical Character Recognition-Based Signboard Detection
Khan et al. Performance Comparison of Deep Learning Models for Real Time Sign Language Recognition.
Lawal Car Plate Number Detection System Using OpenCV
Bhunje et al. Visual Product Identification For Blind Peoples