Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 152

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 8 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  rozpoznawanie obrazów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 8 next fast forward last
PL
Sztuczne sieci neuronowe stanowią obszerny zbiór zagadnień, które mogą być użyte w wielu dziedzinach nauki. Bardzo popularnym ich zastosowaniem jest przetwarzanie i kategoryzacja obrazów. W artykule tym opisano w jaki sposób wykonano i przebadano praktyczną realizację klasyfikatora obiektów z użyciem tychże sieci. Opisany został problem klasycznego detektora obiektów, który następnie posłużył do przygotowania bazy treningowej, ale również jako składowa ostatecznej implementacji algorytmu. Przedstawiono również w jaki sposób przygotowane zostały dane treningowe użyte do wyszkolenia sieci oraz w jaki sposób została wybrana architektury sieci neuronowej. W ostatniej części przedstawiono wyniki przeprowadzonych badań. Wskazano zaobserwowane wady i zalety takiego podejścia do rozwiązania problemu.
EN
Neural networks are very broad research issue, they find their way into many fields of science. Probably their most popular implementation is met in image processing and classification. This paper describes how to practically implement such classifier based on neural networks. First part describes classical object detector, used later to build a training data set, but also as a part of final product used to process images. Paper describes how aforementioned data set was prepared and how architecture of neural network has been chosen. In the last part there are result of run tests, as well as pros and cons of such solution to the problem.
PL
W artykule przedstawiono analizę wybranych algorytmów śledzenia obiektów na bazie obrazu video. Śledzenie obiektów ma szereg zastosowań, takie jak monitoring, w interakcjach człowieka z komputerem, sterowanie pojazdami i robotami. Przedstawione tutaj algorytmy zostały wybrane ze względu na zdolność działania w czasie rzeczywistym i nie wymagających uzyskiwania informacji z przyszłych klatek filmu video. Analiza ich efektywności została przeprowadzona dla dwóch filmów video. Efektywność śledzenia w danej chwili czasu określana jest indeksem nakładania się obrazów Jaccarda, liczbą analizowanych klatek filmu na sekundę i poprawnością śledzenia. Wyniki obliczeń dla wszystkich analizowanych algorytmów przedstawiono na wykresach i w tabelach.
EN
The article presents an analysis of selected object tracking algorithms based on a video image. The importance of object tracking is reflected in a wide range of applications, such as monitoring, in human-computer interactions as well as vehicle and robot control. These algorithms were selected taking into account the ability to operate in real time, not requiring obtaining information from future frames of the video. The analysis was carried out for two video films. The tracking efficiency at a given time is determined by the Jaccard index Intersection-over-Union (IoU), number of analyzed frames per second and tracking correction. The calculation results for all analyzed algorithms are depicted on the appropriate figures and comparative tables.
PL
W artykule przedstawiona została propozycja wykorzystania inżynierskich technik akwizycji danych i metod głębokiego uczenia do obiektywnej analizy obrazów tworzonych w trakcie wywiadu przez pacjentów z zaburzeniami neurodegeneracyjnymi.
EN
The article presents a proposal of using engineering data acquisition techniques and deep learning methods for an objective analysis of images created during the history-taking in patients with neurodegenerative disorders.
PL
W artykule przedstawiono cechy charakterystyczne płomienia powstającego w wyniku spalania paliw gazowych możliwe do zaobserwowania na jego obrazach zarejestrowanych za pomocą różnego rodzaju przetworników wizyjnych i termowizyjnych. Zaprezentowano uproszczony model obrazu płomienia, który jest podstawą oceny jakości spalania gazu na palnikach z płomieniem odkrytym w prowadzonych przez autora badaniach. Opisano wygląd płomienia dyfuzyjnego, kinetyczno-dyfuzyjnego oraz kinetycznego. Podano charakterystyczne cechy obrazów każdego z nich. Zaprezentowane modele odniesiono do równań stechiometrycznych spalania gazów węglowodorowych z użyciem tlenu. Przedstawiono przegląd przeprowadzonych eksperymentów, polegających na zarejestrowaniu obrazów płomienia z wykorzystaniem różnych rodzajów kamer, zarówno termowizyjnych, jak i wizyjnych, tzn. działających w świetle widzialnym. Użyte kamery wyposażone były w przetworniki pracujące w różnych technologiach. Zaprezentowane w artykule termogramy pochodziły z kamer: FLIR GF 320, z detektorem promieniowania podczerwonego typu InSb, FLIR A35, z detektorem typu mikrobolometr, oraz kamery NIT NATIVE WDR™, z detektorem typu CMOS (SWIR). Stosowane w badaniach kamery wizyjne wyposażone były w przetworniki typu CMOS, CCD. Zwrócono uwagę na problemy występujące podczas rejestracji obrazu płomienia, takie jak prześwietlenia, zbyt duży kontrast, rozmycia, utrata kształtu fotografowanego zjawiska. Przedstawiono parametry przetworników, które mogą wpływać na jakość otrzymywanych zdjęć. Zaprezentowano wyniki eksperymentu polegającego na użyciu cyfrowych algorytmów przetwarzania obrazu w celu zwiększenia na zdjęciu wynikowym jego rozdzielczości i rozpiętości tonalnej oraz osiąganej głębi kolorów (high dynamic range) z serii czterech jednoczesnych zdjęć płomienia. W końcowej części artykułu opisano wyniki eksperymentu polegającego na użyciu filtrów optycznych IR/UV cut i filtrów polaryzacyjnych w celu zmniejszenia prześwietleń i odbić, związanych z dużą jasnością fotografowanego zjawiska fizycznego. We wnioskach skomentowano wyniki przeprowadzonych eksperymentów oraz oceniono wykorzystywane rodzaje filtrów i przetworników zastosowanych kamer pod kątem przydatności do akwizycji obrazów płomieni palników odkrytych.
EN
This article presents the characteristic features of gas flame resulting from gas fuel combustion, which can be seen on its images, registered using various types of vision and thermovision sensors. A simplified model of the flame image is presented, which is the basis for assessing the quality of combustion process on open-flame burners, in the research conducted by the author. The appearance of diffusion, kinetic-diffusion and kinetic flames is described. The characteristic features of each of them are provided. The presented models were referred to stoichiometric equations for the combustion of hydrocarbon gases with oxygen. The paper presents a review of the experiments carried out, consisting of recording flame images using various types of thermal imaging and video cameras. The cameras used were equipped with sensors operating in different technologies. The thermograms presented in the article came from the following cameras: FLIR GF 320 with infrared radiation detector type InSb, FLIR A35 with a microbolometer type detector, and a NIT NATIVE WDR™ camera equipped with a CMOS detector (SWIR). The video cameras used in the tests were equipped with CMOS and CCD sensors. Attention was paid to problems occurring during flame image acquisition, such as overexposure, too much contrast, blurring, loss of the shape of the photographed phenomenon. The parameters of sensors which could affect the quality of the received images are presented. It presents the results of an experiment applying digital image processing algorithms used in order to increase its tonal range, contrast range and the achieved color depth of the final photograph (High Dynamic Range) from a series of four simultaneous flame images. The final part of the article describes the results of an experiment using IR/UV cut optical filter and polarizing filter to reduce the flashes and reflections associated with the high brightness of the photographed physical phenomenon. The conclusions comment on the results of the conducted experiments and the applied types of filters and sensors of the used cameras have been evaluated in terms of their suitability for acquiring images of flames of the open burners.
PL
W artykule opisano działanie systemu korekcyjnego dla wielkoformatowych projekcji oraz środowisko w jakim system pracuje. Przedstawiono jak zbudowane jest środowisko testowe oraz w jaki sposób środowisko to jest symulowane, aby wykonywać testy programu bez dostępu do sprzętu. Omówiono zniekształcenia, z którymi system się spotyka oraz pokazuje w jaki sposób wykonywana jest ich korekta.
EN
The article describes the operation of the correction system for large-format projections and the environment in which the system works. It shows how the test environment is built and how the environment is simulated to perform program tests without access to hardware. Discussed are the distortions with which the system meets and shows how the correction is performed.
6
Content available remote Micro-ontology building – the main variants of the oto method
EN
This article describes the main properties of an iterative method of simple knowledge structure creation. The method is based on an inductive learning scheme. The knowledge structure is built automatically and takes the form of a simplified ontology. Knowledge transformation plays a key role in the process of creating the knowledge structure. In order to regular describe many kinds of these transformations the article provides the relevant theoretical background. The task of finding the proper ontology (knowledge structure) is extremely complex. This paper highlights the necessity to investigate efficient search methods; additionally, the work draws attention to the advantages that arise from building the knowledge structure at the minimal possible size. The paper points to possible areas of the method application, especially in connection with problems of the automatic understanding of images and websites.
PL
Artykuł przedstawia podstawowe własności iteracyjnego procesu (nazywanego w pracy OTO) tworzenia struktury wiedzy. Budowana automatycznie struktura przyjmuje formę ontologii. Artykuł prezentuje podstawy teoretyczne opisywanego procesu. Kluczową rolę odgrywa w nim zestaw specyficznych algorytmów transformacji wiedzy. Opisywany proces jest ekstremalnie złożony obliczeniowo. Artykuł podkreśla konieczność opracowania bardziej efektywnych algorytmów numerycznych, uwypuklając jednocześnie korzyści z budowy ontologii w minimalnej, możliwej formie (mikro-ontologia). Proces budowy wiedzy przybliżono z pomocą odpowiednio dobranego przykładu. W pracy wskazano na możliwe obszary zastosowań metody, w szczególności dotyczące automatycznego rozumienia obrazów oraz rozumienia stron WWW.
EN
The article proposes an algorithm for detection of orientation of acorns during scarification process. This task is necessary for proper cut off of a part of acorn. Described algorithm uses Harris corner detector for location of acorn's remain of style. The performed tests have shown that proposed method is characterized by a sufficient sensitivity value as a unit of efficiency. Its specificity and precision are also high.
PL
W artykule przedstawiono propozycję algorytmu detekcji orientacji żołędzi w procesie automatycznej skaryfikacji żołędzi. Określenie orientacji jest konieczne w celu właściwego wykonania odcięcia części nasiona. Opisany algorytm wykorzystuje detektor Harrisa do wykrywania korzenia zarodkowego. Przeprowadzone testy pokazały, że metoda cechuje się wystarczającą wartością czułości jako miary wydajności. Specyficzność oraz precyzja również są wysokie.
8
EN
Computer vision and image recognition are one of the most popular theme nowadays. Moreover, this technology developing really fast, so filed of usage increased. The main aims of this article are explain basic principles of this field and overview some interesting technologies that nowadays are widely used in computer vision and image recognition.
PL
W artykule przedstawiono podsumowanie dotychczas prowadzonych badań nad analizą płomienia jako zjawiska. Skomentowano napotkane problemy. Zaprezentowano ogólne wytyczne i kierunki kontynuacji badań nad płomieniem jako obrazem rejestrowanym przez urządzenia techniczne, które będą kontynuowane przez autora w celu wykonania wizyjnego systemu diagnostycznego do analizy procesu spalania.
EN
The article presents a summary of research conducted so far, on the analysis of the flame as a phenomenon. Problems encountered were commented on. It provides general guidelines and directions for continued research on the flame, as the image recorded by technical devices, which will be continued by the author in order to perform a vision diagnostic system for the analysis of the combustion process.
10
Content available remote Geometric transformations embedded into convolutional neural networks
EN
This paper presents a novel extension to convolutional neural networks. While CNNs are known for invariance to object translation, changes to the other parameters could make the image recognition tasks difficult - that includes rotations and scaling. Some improvement in this area could be achieved with embedded geometric transformations used inside the CNNs. In order to provide a practical solution, which allows fast propagation and learning of the modified networks, “fast geometric transformations” are introduced.
11
Content available remote Zastosowanie sieci neuronowych typu Hopfielda w diagnostyce nawierzchni drogowych
PL
Artykuł dotyczy zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowych z wykorzystaniem metod przetwarzania obrazów cyfrowych wspomaganych zastosowaniem sieci neuronowej typu Hopfielda w procesie wzajemnego dopasowania pikseli pary obrazów nawierzchni drogi. Para obrazów rejestrowana z wykorzystaniem stereowizyjnego mobilnego stanowiska pomiarowego, opracowanego przez autora, definiowana jest jako stereo-obraz drogi. W artykule opisano ograniczenia rozwiązań stereowizyjnych oraz przedstawiono problem niejednoznaczności dopasowania dla obszarów o jednakowej intensywności. Określono problem obiektów przesłaniających się w polu widzenia kamer, zidentyfikowano ograniczenia ciągłości wynikające z nagłej zmiany funkcji intensywności obrazów, oraz zwrócono uwagę na typowe ograniczenia związane z przetwarzaniem i rozpoznawaniem obrazów cyfrowych. Podczas implementacji sieci neuronowej zdefiniowano kryteria, których minimalizacja jako składowych funkcji energii pozwoliła na uzyskanie optymalnego dopasowania pikseli stereo-obrazów, tym samym właściwego odwzorowania nawierzchni drogowej. Do rozwiązania zadania optymalizacji wielokryterialnej zaproponowano kryteria maksymalizacji i jednoznaczności dopasowania pikseli oraz kolejności przyporządkowania sekwencji pikseli w obu stereo-obrazach, a także kryterium ciągłości mapy dysparycji. Opis matematyczny składowych energii sieci neuronowej określono w artykule. Ocenę zastosowania sieci neuronowej zdefiniowano jako różnicę pomiędzy pomiarami głębi z wykorzystaniem sieci neuronowej oraz bez jej zastosowania. Do oceny zaproponowanego rozwiązania przeprowadzono pomiary z wykorzystaniem mobilnego stanowiska stereowizyjnego, które porównano z pomiarami statycznymi z wykorzystaniem skanowania laserowego w zdefiniowanych przekrojach pomiarowych drogi. Zastosowana sieć neuronowa typu Hopfielda pozwoliła na zwiększenie liczby pikseli poprawnie przypisanych w procesie dopasowania pikseli stereo-obrazów. Zwiększyło to tym samym precyzję odwzorowania nawierzchni drogowej, tym samym oceny jest stanu.
EN
The paper presents an attempt to use Hopfield neural network in process of matching pixels of stereo-images recorded during road pavement diagnosis by vehicle equipped with stereo vision test-bench, developed by author of the paper. The paper describes the limitations of stereo vision solutions and presents the problem of ambiguity matching for the areas of equal intensity. The problems of obscuration objects in the camera view and continuity constraints of resulting from a sudden change in intensity function of images are presented. Typical limitations associated with the techniques of processing and recognition of digital images are highlighted. During the implementation of the neural network the constituents of energy function (criteria of optimization) were defined, what allow for optimum matching pixels of stereo-images, thus the mapping process of road surface is proper. To solve multi criteria optimization problem, the followings criteria were proposed: maximize and uniqueness of matching pixels and order assignment sequence of pixels in both stereo-images, as well as continuity of disparity map. The mathematical description of energy constituents of the neural network was determined in the article. Evaluation of the application neural network was defined as difference between the depth measurements using neural network and without its use. For evaluation of the proposed solution, the measurements using a stereo vision test-bench were performed and were compared with measurements using a laser scanning in selected measurement sections on road. Used of Hopfield neural network allows to increase the number of pixels correctly assigned on stereo-images in the matching process what increase the mapping precision of the road surface, thereby evaluation of road conditions.
PL
W pracy przedstawiono fragmenty badań dotyczących nowej koncepcji wykorzystania techniki komputerowej do analizy sygnału akustycznego. Prezentowana koncepcja postuluje więc zastąpienie znanego procesu rozpoznawania sygnału akustycznego bardziej zaawansowaną metodą jego analizy, polegającą na konfrontacji cech ujawnionych w sygnale podczas jego przetwarzania z takimi cechami, jakich można by było oczekiwać na podstawie zgromadzonej w systemie wiedzy, dotyczącej czynników deformujących postać tego sygnału. Przedstawione badania mają aspekt praktyczny, ponieważ uzyskano je w wyniku badań rzeczywistych sygnałów akustycznych. Algorytmy i modele mogą być bezpośrednio wykorzystane do budowy nowych algorytmów wspomagających proces identyfikacji samolotów i helikopterów oraz do identyfikacji innych zdarzeń akustycznych. Opracowane algorytmy można implementować w już istniejących systemach monitoringu akustycznego, jako podzespoły systemów automatycznego rozpoznawania zdarzeń akustycznych.
EN
The paper presents fragments of research on the new concept of using computer technology to analyze the audio signal. So, the presented concept postulates to replace the well-known acoustic signal recognition process with a more sophisticated method of its analysis, based on confrontation of features disclosed in the signal when processing with such characteristics that could have been expected on the basis of the knowledge accumulated in the system, which deals with the factors which distort the shape of the signal. Presented studies have a practical aspect since they were obtained from the tests of real acoustic signals. Algorithms and models can be directly used for construction of new algorithms supporting the process of the Identification of planes and helicopters and for the Identification of other acoustic events. It is possible to implement developed algorithms in already existing systems of the acoustic monitoring, as sub-assemblies of systems of the automatic recognition of acoustic events.
13
Content available remote Small-Size Skin Features for Motion Tracking
EN
Motion tracking systems for face or hands are usually based on tracking markers. Using markers for faces is inconvenient and there is small number of natural existing face features for precised movement tracking. Using high-frame rate and high resolution camera or cameras skin surface tracking is possible. The requirements for such system based on reduced number of markers and chromatic skin features for light sensitivity reduction are investigated in this paper.
PL
Systemy śledzenia ruchu twarzy lub rąk zwykle bazują na śledzeniu znaczników. Wykorzystanie znaczników dla twarzy jest niewygodne, jednak możliwe jest wykorzystanie istniejących cech twarzy. Wykorzystanie szybkiej i wysokorozdzielczej kamery lub kamer umożliwia śledzenie cech skóry. Wymagania dla systemów bazujące na zredukowanej liczbie znaczników oraz cechach skóry są rozpatrywane w artykule.
PL
W referacie przedstawiono metodę rozpoznawania obiektów morskich na podstawie ich obrazów wykonanych przez sensory podczerwieni (FLIR – forward looking infra-red) z wykorzystaniem metody analizy obrazów własnych (eigenimages). Metoda ta oparta jest na metodzie analizy głównych składowych (PCA – Principal Component Analysis). W końcowym fragmencie pracy przedstawiono wstępne wyniki badania metody klasyfikacji obiektów morskich dla pewnego zbioru obrazów FLIR obiektów zarejestrowanych na Morzu Bałtyckim.
EN
This paper presents a method of recognition of maritime objects based on FLIR (forward looking infra-red) sensor images using eigenimages analysis method. The method is an extension of Principal Component Analysis (PCA) method. In last part of the paper are presented preliminary test results of the classification method for a set of FLIR images registered in the Baltic Sea. (Recognition of maritime objects based on FLIR images using eigenimages analysis method. A method of recognition of maritime objects based on FLIR.
15
Content available remote Road signs recognition with two-dimensional hidden Markov models
EN
The automatic road sign recognition system is presented. The system uses two-dimensional hidden Markov models. The system is able to recognize the road signs, which were detected earlier in the image. The system uses wavelet transform for features extraction of road signs. In recognition process system uses two dimensional hidden Markov models. The experimental results demonstrate that the system is able to gain an average recognition rate of 83%.
PL
Zaprezentowano automatyczny system rozpoznawania znaków drogowych. System wykorzystuje dwuwymiarowe uryte modele Markowa. System rozponaje znaki drogowe, które były wcześniej wykryte nas obrazie. Do ekstrakcji cech znaków drogowych system używa transformaty falkowej. W procesie rozpoznawania zastosowano dwuwymiarowe modele Markowa. Wyniki eksperymentu pokazują, że system jest w stanie osiągnąć poziom rozpoznania 83%.
16
Content available remote Próba wykorzystania metod rozpoznawania obrazów do oceny jakości spalania gazu
PL
We wstępie artykułu przedstawiono zagadnienia związane z metodami rozpoznawania obrazów. Zasadniczą jego częścią jest opis eksperymentów przeprowadzonych przez pracowników Zakładu Użytkowania Paliw Instytutu Nafty i Gazu – Państwowego Instytutu Badawczego w Krakowie, które polegały na obserwacji płomienia gazowego w świetle widzialnym oraz w paśmie promieniowania podczerwonego. Przeprowadzone badania powinny w przyszłości umożliwić opracowanie kryteriów pozwalających oceniać jakość spalania paliw gazowych, na podstawie filmów bądź serii fotografii i termogramów płomienia.
EN
In the introduction the article presents the issues related to the methods of pattern recognition. The essential part is the description of the experiments carried out by the personnel of the Department of Fuels Usage of the Oil and Gas Institute – National Research Institute in Cracow, which relied on the observation of a gas flame in the visible spectrum and infrared radiation. The study should in future allow the development of criteria to assess the quality of combustion of gaseous fuels, on the basis of the movie or a series of photographs and thermograms of the flame.
PL
W artykule zaprezentowano metodę automatycznej detekcji i lokalizacji kodów binarnych powszechnie stosowanych do oznaczania produktów. Wzrastająca popularność kodów, także dwuwymiarowych np. QR, zwłaszcza w nowoczesnych urządzeniach mobilnych, powoduje z jednej strony rozwój automatycznych metod rozpoznawania kodów, a z drugiej strony stawia nowe wymagania dotyczące stosowanych metod analizy obrazów. Przy użyciu odpowiednich technik możliwe staje się całkowite wyeliminowanie dedykowanych urządzeń służących do rozpoznawania kodów kreskowych na rzecz urządzeń mobilnych wyposażonych we wbudowane kamery oraz oprogramowanie umożliwiające rozpoznawanie kodów w wielu standardach. Tego typu podejście jest szczególnie użyteczne w automatyzacji inwentaryzacji zasobów magazynowych, sklepowych, wyposażenia wnętrz itp., także w sytuacjach obecności wielu kodów na analizowanym obrazie.
EN
The paper presents a method for automatic detection and localization of binary codes commonly used to mark products. The increasing popularity of codes, including two-dimensional e.g. QR, especially in modern mobile devices, causes on the one hand, the development of automated methods for code recognition, and on the other hand, poses new requirements for image analysis methods. Using appropriate techniques, it is possible to completely eliminate dedicated devices for barcode recognition replacing them by mobile devices equipped with built-in cameras and software for binary code recognition in many standards. This approach is particularly useful in automated inventory of warehouses, stores, home furnishings, etc. as well as in cases where multiple codes are present in the analyzed image.
Logistyka
|
2015
|
nr 4
4429--4436, CD2
PL
Rozpoznawanie znaków drogowych stanowi jedną z nowoczesnych funkcjonalności oferowanych we współcześnie produkowanych pojazdach. Poprawne działanie większości tego rodzaju wyposażenia dodatkowego pojazdów jest silnie zależne od warunków oświetleniowych związanych ściśle z warunkami pogodowymi. Obecność opadów, dymu, mgły itp. wpływa negatywnie na działanie algorytmów rozpoznawania znaków drogowych, przy czym opady atmosferyczne mogą być traktowane jako odpowiednik zakłóceń szumowych obrazu. W wielu przypadkach możliwe jest zastosowanie dodatkowych filtrów np. medianowych, co jednakże wiąże się z koniecznością dodatkowych obliczeń. W proponowanym rozwiązaniu eliminacja wpływu szumu dokonywana jest w sposób pośredni dzięki zastosowaniu statystycznej metody Monte Carlo ograniczającej liczbę analizowanych próbek obrazu.
EN
Road sign recognition is one of the most advanced functionalities offered in today's manufactured vehicles. Correct operation of the majority of this type of vehicle accessories is strongly dependent on the lighting conditions which are closely related to weather conditions. The presence of rain, smoke, fog, etc. has a negative effect on the operation of traffic sign recognition algorithms, whereas the precipitations may be treated as equivalent to the image noise disturbances. In many cases it is possible to use additional filters, e.g. median, however requiring extra calculations. In the proposed solution the elimination of the influence of noise is carried out indirectly through the use of the statistical Monte Carlo method limiting the number of analyzed image samples.
PL
W referacie przedstawiono przegląd wybranych zaawansowanych metod segmentacji obrazów FLIR obiektów morskich wykorzystywanych w procesie rozpoznawania obrazów. W artykule wykorzystano dwie zaawansowane metody: klasyczną metodę VPS (Visual Perception-based Segmentation) oraz zmodyfikowany algorytm segmentacji VPS. Każda metoda została szczegółowo opisana, a następnie zaprezentowane zostały wyniki uzyskane za pomocą opisanych metod segmentacji dla realnych obrazów FLIR obiektów morskich zarejestrowanych na Morzu Bałtyckim. Przedstawiono zalety i wady poszczególnych metod oraz oceniono możliwość zastosowania ich w procesie manualnej i automatycznej segmentacji.
EN
This paper presents an overview of selected advanced methods of maritime objects FLIR (Forward Looking Infra-Red) images segmentation for a process to image recognize. In the paper are used two advanced methods: classical VPS (Visual Perception-based Segmentation) and modified VPS segmentation algorithms. It is given a detailed description of each method and results obtained using these methods of segmentation for real FLIR images of maritime objects registered in the Baltic Sea. Advantages and disadvantages of each method have been presented and the possibility of their using in manual and automatic segmentation process have been evaluated.
PL
W pracy zaprezentowano trzy metody detekcji i śledzenia markerów oraz ich ocenę pod kątem możliwości wykorzystania w lokalizatorze wizyjnym wyposażonym w miniaturową kamerę. Zastosowano dwa warianty wyznaczenia położenia markera, bazujące na momentach geometrycznych oraz na dopasowaniu elipsy. Przyspieszono też działanie algorytmu ograniczając wymagające obliczeniowo operacje do okna podążającego za markerem, którego położenie wyznaczane jest za pomocą algorytmu CAMSHIFT. Otrzymane wyniki wykazały, że błąd RMS dopasowania elipsy jest o 0,02 piksela mniejszy od błędu wyznaczenia centroidu, jednak metoda elipsy jest bardziej wrażliwa na obrót obrazu. Dzięki zastosowaniu śledzenia w oknie obliczeniowym czas detekcji uległ skróceniu z 8% do 1% całkowitego czasu przetwarzania obrazu.
EN
In this work, we present a comparison of three methods for detection and tracking of markers, and the assessment of these methods in terms of potential application in a miniature camera localizer. We use two approaches for determining position of the marker, first based on image centroid and second based on fitting of an ellipse. We also speed up data processing by confining the computationally intensive operations to a window, the position of which is determined by the CAMSHIFT algorithm. The results of the comparison show, that the RMS error for the ellipse method is smaller than that obtained by the centroid by 0.02 pixels. However, the ellipse method is more prone to errors caused by rotation of the image. By applying a computational window we can reduce the time of detection from 8% to 1% of total processing time.
first rewind previous Strona / 8 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.