(42-3) 19 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Условные морфологические меры сложности и информативности изображений
Брянский С.А., Визильтер Ю.В.

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия,

Федеральное государственное унитарное предприятие «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем», Москва, Россия

 PDF, 557 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-501-509

Страницы: 501-509.

Аннотация:
Предложены новые условные меры сложности и информативности, а также взаимной информативности изображений. Предложенные оценки сложности и информативности отличаются от ранее известных тем, что зависят не только от площадей областей разбиения кадра, но и от их формы. Для этого мозаичные модели формы изображений, характерные для морфологии Пытьева, используются совместно с фигурными картами толщин, рассматривавшихся ранее лишь в рамках математической морфологии Серра. В статье исследованы математические свойства морфологических карт толщин и соответствующих им оценок морфологической сложности и информативности в зависимости от свойств используемых наборов структурирующих элементов. Приведены качественные примеры вычисления всех предложенных характеристик формы, а также численные результаты экспериментов по оценке и сравнению сложности форм на открытой базе изображений Kimia99.

Ключевые слова:
математическая морфология, сложность форм, информативность форм.

Цитирование:
Брянский, С.А. Условные морфологические меры сложности и информативности изображений / С.А. Брянский, Ю.В. Визильтер // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 3. – С. 501-509. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-501-509.

Литература:

  1. Пытьев, Ю.П. Методы морфологического анализа изображений / Ю.П. Пытьев, А.И. Чуликов. – М.: Физматлит, 2010. – 336 c. – ISBN: 978-5-9221-1225-3.
  2. Serra, J.P. Image analysis and mathematical morphology / J.P. Serra. – Orlando, USA: Academic Press Inc, 1982. – 610 с. – ISBN: 978-0-12637240-3.
  3. Сидякин, С.В. Разработка алгоритмов построения морфологических спектров для анализа цифровых изображений и видеопоследовательностей : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Сидякин Сергей Владимирович. – М., 2013. – 163 с.
  4. Maragos, P. Pattern spectrum, multiscale shape representation / P. Maragos // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1989 – Vol. 11, Issue 7. – P. 701-716. – DOI: 10.1109/34.192465.
  5. Визильтер, Ю.В. Параметрические и морфологические спектры / Ю.В. Визильтер, С.В. Сидякин // Компьютерная оптика. – 2015. –Т. 39, № 1. – С. 109-118. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-1-109-118.
  6. Местецкий, Л.М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры. – М.: Физматлит, 2009. – 288 с. – ISBN: 978-5-9221-1050-1.
  7. Ломов, Н.А. Площадь дискового покрытия – дескриптор формы изображения / Н.А. Ломов, Л.М. Местецкий // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 4. – С. 516-525. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-4-516-525.
  8. Chochia, P.A. Comparison of two-dimensional variations in the context of the digital image complexity assessment / P.A. Chochia, O.P. Milukova // Journal of Communications Technology and Electronics. – 2015. – Vol. 60, Issue 12. – P. 1432-1440. – DOI: 10.1134/S1064226915120049.
  9. Yu, H. Image complexity and spatial information / H. Yu, S. Winkler // 2013 Fifth International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). – 2013. – P. 12-17. – DOI: 10.1109/QoMEX.2013.6603194.
  10. Vizilter, Yu.V. Shape-based image matching using heat kernels and diffusion maps / Yu.V. Vizilter, V.S. Gorbatsevich, A.Yu. Rubis, S.Yu. Zeltov // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2014. – Vol. XL-3. – P. 357-364. – DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-3-357-2014.
  11. Binary image dataset Kimia99 [Электронный ресурс]. – URL: https://github.com/mmssouza/kimia99 (дата обращения 14.05.2018).
    12. © 2009, IPSI RAS
    Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20