42-53

РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДВУМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ
ПО ФОРМЕ ИНВАРИАНТНО К ИХ МАСШТАБУ И ОРИЕНТАЦИИ

Я. А. Фурман, К. О. Иванов, А. В. Казаринов, А. Г. Тетешева
Поволжский государственный технологический университет,
Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3
E-mail: FurmanYA@volgatech.net

АННОТАЦИЯ

На основе методов контурного анализа рассмотрено решение задачи распознавания расположенных на подстилающей поверхности изображений графических объектов. Распознаваемые изображения формируются оптическими датчиками и обрабатываются бортовыми системами летательных аппаратов. Основными информационными признаками служат контуры изображений, задающие их формы. Приведены примеры распознавания реальных географических объектов.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

распознавание изображений; контурный анализ; мера схожести; нормированное скалярное произведение; начальная точка контура.

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ (pdf)

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.     Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев и др. Под ред. Я.А. Фурмана. – 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 592 с.

2.     Точечные поля и групповые объекты / Я.А. Фурман, А.А. Роженцов, Р.Г. Хафизов и др. Под общ. ред. проф. Я.А. Фурмана. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2014. 440 с.

3.     Фурман Я.А., Хафизов Д.Г. Методы и средства обработки комплекснозначных и гиперкомплексных сигналов. Компьютеризированный курс: учебное пособие / Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет, 2011. 388 с.

4.     Меркулов А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. М.: Едиториал УРСС, 2019. 256 с.

5.     Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.

6.     Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Вильямс, 2004. 928 с.

7.     Садыков С. С., Савичева С. В. Предварительная обработка изображений плоских объектов в системах технического зрения // Известия вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 2. С. 19 – 23.

8.     Хафизов Р. Г., Егошина И. Л. Распознавание плоских зашумленных изображений по их форме // Известия вузов. Приборостроение. 2006. № 4. С. 46-51.

9.     Чабан Л. Н. Методы и алгоритмы распознавания образов в автоматизированном дешифровании данных дистанционного зондирования. М.: МИИГАиК, 2016. 94 с.

10. Ефимов Н. В., Розендорн Э. Р. Линейная алгебра и многомерная геометрия. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 464 с.

11. Степанов Д. Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер // Программные продукты и системы. 2014. № 1 (105). С. 150 - 157.

12. Автоматическое компьютерное распознавание наземных и морских объектов / В. А. Павлова, С. Н. Крюков, Р. К. Каркаева и др. // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomaticheskoe-kom­pyuternoe-raspoznavanie-nazemnyh-i-morskih-obe... (дата обращения: 10.02.2019).

13. Красильников М. Н. Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов / Под. ред. М. Н. Красильникова, Г. Г. Серебрякова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. 556 с.

14. Пролетарский А. В., Неусыпин К. А. Способы коррекции навигационных систем и комплексов летательных аппаратов //Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2012. № 5. С. 216-223.

Для цитирования: Фурман Я.А., Иванов К.О., Казаринов А.В., Тетешева А. Г. Распознавание изображений двумерных объектов по форме инвариантно к их масштабу и ориентации // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2019. № 1 (41). С. 42-53. DOI: 10.25686/2306-2819.2019.1.42