Научная статья на тему 'Результаты исследования системы поиска характерных фрагментов в серии изображений'

Результаты исследования системы поиска характерных фрагментов в серии изображений Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
35
8
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
ПОИСК ФРАГМЕНТОВ / SEARCH OF FRAGMENTS / СПЕЦИФИЧНОСТЬ / SPECIFICITY / ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ / SENSITIVITY / СИСТЕМА ПОИСКА / СЕРИЯ СНИМКОВ / SERIES OF IMAGES / SEARCH SYSTEM

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Бурцев Иван Александрович

В работе представлены результаты экспериментальных исследований системы поиска характерных фрагментов в серии изображений, указаны статистические характеристики разработанной системы одновременного поиска нескольких характерных фрагментов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Бурцев Иван Александрович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

RESEARCH RESULTS OF SYSTEM FOR SEARCHING OF A FRAGMENT ON SERIES OF IMAGES

In this paper presents the results of experimental researches of system for searching characteristic fragments on the series of images, are indicated statistical characteristics of the developed system with parallel search several characteristic fragments.

Текст научной работы на тему «Результаты исследования системы поиска характерных фрагментов в серии изображений»

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ПОИСКА ХАРАКТЕРНЫХ ФРАГМЕНТОВ В СЕРИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Бурцев Иван Александрович

аспирант, ФГБОУ ВПО «Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П. А. Соловьева», г.

Рыбинск

RESEARCH RESULTS OF SYSTEM FOR SEARCHING OF A FRAGMENT ON

SERIES OF IMAGES

Burtsev Ivan Aleksandrovich

poti-graduate, Federal State-Financed Educational Intiitution of Higher Professional Education «P. A. Solovyov Rybinsk State

Aviation Technical University»

АННОТАЦИЯ

В работе представлены результаты экспериментальных исследований системы поиска характерных фрагментов в серии изображений, указаны статистические характеристики разработанной системы одновременного поиска нескольких характерных фрагментов.

ABSTRACT

In this paper presents the results of experimental researches of syflem for searching characterise fragments on the series of images, are indicated Satirical characterises of the developed syflem with parallel search several characterise fragments.

Ключевые слова: поиск фрагментов, специфичность, чувствительность, система поиска, серия снимков.

Keywords: search of fragments, specificity, sensitivity, search sy&em, series of images.

Современное состояние технической области связанной с обработкой изображений предъявляет высокие требования к эффективности систем поиска характерных фрагментов на видовом изображении [1,2]. Наиболее важными показателями является количество верно найденных, правильно сопоставленных искомых и найденных, фрагментов. Проведены экспериментальные исследования системы поиска характерных фрагментов [3]. Для количественной оценки эффективности системы поиска использовались понятия чувствительность Se и специфичность Sp [4]:

n

n (C n D ) ( C n D )

P =

i(C n D) n (C ) '

где 4 ' - количество верно найденных фраг-

ментов, п(С) - общее количество найденных фрагментов (в том числе ложных), п(Р) - количество искомых фрагментов. Т. е. Se показывает, какая часть искомых фрагментов найдена системой, а Sp - какая доля найденных системой фрагментов истинно соответствует искомым.

Экспериментальные исследования проводились на видовых изображениях земной поверхности (рис. 1). В качестве искомых фрагментов выступали объекты с уникальной формой контура, часть выборки фрагментов сформирована путем выделения их из аналогичных снимков земной поверхности, другая часть сформирована с помощью графических редакторов и представляет собой контурное изображение искомого объекта (рис. 2). Общее количество искомых фрагментов составляет 50 экземпляров, количество видовых изображений - 100, размеры видовых изображений 2048*2048 пикселей, размеры фрагментов 64*64 пикселей. В первой части экспериментальных исследований проводился поиск только одного характерного фрагмента на видовом изображении, во второй части возможное количество характерных фрагментов на одном изображении не ограничивалось (рис. 1).

В ходе экспериментальных исследований были получены следующие результаты чувствительности и специфичности при поиске нескольких фрагментов одновременно (рис 3).

Рисунок 1. Примеры видовых изображений

Рисунок 2. Примеры изображений искомых фрагментов

Рисунок 3. Графики чувствительности ^е) и специфичности ^р) системы в зависимости от количества искомых фрагментов

Такие значения показателя специфичности связаны с тем, что используемые в системе алгоритмы поиска, основанные на вычислении корреляционной функции [5], обнаруживают фрагмент наиболее похожий на эталонный без учета его смысловой наполненности. Увеличение показателей чувствительности и специфичности в случае поиска меньшего числа характерного фрагмента на видовом изображении связано с тем, что уменьшается количество ложно найденных фрагментов.

Таким образом, разработанная система [3] показала свою эффективность при одновременном поиске нескольких характерных фрагментов в серии снимков. При поиске малого числа фрагментов показатели чувствительности составили 0,65 и специфичности 0,17. Для повышения эффективности рассмотренной системы поиска необходимо дополнить ее блоками идентификации фрагментов, которые подтверждают правильное сопоставление искомого фрагмента найденному или принимают решение об его отсутствии на текущем видовом изображении.

В заключении отмечу, что разработанная система позволяет эффективно решать задачу определения положения характерного фрагмента на изображениях с применением методов, средств и алгоритмов компьютерной графики и технического зрения. Предложено направление дальнейших исследований: решение задачи уточнения координат и идентификации искомого фрагмента. Разработанная система по-

иска показала достаточную эффективность разработанных алгоритмов в решении поставленной задачи поиска.

Список литературы

1. Сойфер В. А. Методы компьютерной обработки изображений. - М.: Физматлит, 2001. - 784 с.

2. Andreev V. S., Il'yashenko A. S., Kadykov A. B., Lapina N. N., Lutsiv V. R., Malyshev I. A., Novikova T. A., Potapov A. S., Gubkin A. F., Algorithms for automatically processing and analyzing aerospace pictures, J. Opt. Technol. 74, 307-322 (2007)

3. Бурцев И. А., Вишняков В. А. Эффективность двухуровневой системы поиска фрагмента на изображении // Вестник Рыбинского государственного авиационного технического университета имени П. А. Соловьева. - 2014. - № 4. - с. 100 - 104.

4. Кольцов П. П Эмпирический подход к оценке алгоритмов выделения границ // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2011. - № 2. - с. 50 - 57.

5. Баклицкий В. К. Корреляционно-экстремальные методы навигации и наведения / В. К. Баклицкий - Тверь: ТО «Книжный клуб», 2009. - 360 с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.