Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
МИРЭА / ЛЕКЦИИ 2012 / МОРФОЛОГИЯ / Сравнение и корреляция.ppt
Скачиваний:
162
Добавлен:
10.05.2015
Размер:
5.73 Mб
Скачать

Корреляционное обнаружение и прослеживание объектов на изображениях

Согласованная фильтрация бинарных изображений

Если изображение рассматривается не как полутоновое, а как бинарное, то

в этом случае эталонное обнаружение объектов сводится к процедуре

согласованной фильтрации. Часто сравниваются контурные изображения.

Согласованная фильтрация представляет собой разновидность оконной фильтрации. При этом создается окно, совпадающее по форме с искомым объектом, назначается центральный пиксел окна (reference point), после

чего производится проход окном по входному изображению. В каждом возможном положении окна подсчитывается число ненулевых элементов

окна. Если это число больше некоторого порога (ранга), то принимается решение об обнаружении объекта в этой точке, и в центральный пиксел текущего окна на выходном изображении (предварительно обнуленном) выставляется значение 1.

Иногда при этом еще проверяется то условие, что в "окаймлении"

согласованного окна число единиц не превышает некоторого порога

("согласованная фильтрация с окаймлением").

Корреляционное обнаружение и прослеживание объектов на изображениях

Расстояние между изображениями

Как правило, для вычисления расстояний между изображениями используется

следующая формула:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

f ,g

 

 

f x, y

g x, y

 

 

 

 

 

 

 

 

x,y X

 

 

 

 

где f(x,y), g(x,y) - функции интенсивности, X – апертура зоны поиска; величина [1, ] - определяет характеристики используемой метрики.

Нормированный коэффициент корреляции

f x, y f 0 g x, y g0

k f , g

 

x,y X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f x, y f 0

2

 

g x, y g0 2

 

 

 

 

 

 

 

x,y X

 

 

x,y X

 

со свойствами.

1)-1 k(f,g) 1;

2)k(f,g) = 1 g = af + b; a>0, b;

3)k(f,g) = -1 g = af + b; a<0, b.

Корреляционное обнаружение объектов на изображениях

Эталонный фрагмент

Тестовое изображение

Корреляционный пик

1

Примеры двумерных корреляционных полей:

1.Высокое отношение сигнал/шум

2.Среднее отношение сигнал/шум

3.Наличие ложного пика

4.Низкое отношение сигнал/шум

2

3

4

 

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

захваченный эталон

последовательность кадров

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

захваченный эталон

последовательность кадров

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

захваченный эталон

смена эталона

последовательность кадров

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

текущий эталон

смена эталона

последовательность кадров

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

текущий эталон

смена эталона

последовательность кадров

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

текущий эталон

смена эталона

последовательность кадров

Корреляционное прослеживание объектов на видеопоследовательностях

результат обнаружения

текущий эталон

смена эталона

последовательность кадров