Dopasowywanie obrazów sonarowych w oparciu o metodę informacji wzajemnej

• Autorzy: Chorzewska K. , Felski A.

Warianty tytułu

EN

matching sonar images based on the mutual information method

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wśród wielu zagrożeń dla współczesnej żeglugi morskiej wymienia się między innymi zagrożenie terroryzmem. Na wodach płytkich może ono przyjmować postać zagrożenia improwizowanymi ładunkami wybuchowymi umieszczanymi na dnie z pokładów dowolnych jednostek, pojawiających się na akwenie w sposób niezauważalny dla kogokolwiek. Jednym z kierunków działań zmierzających do poprawy bezpieczeństwa w tym zakresie jest koncepcja hydroakustycznego systemu ochrony portów, torów wodnych i kotwicowisk. Zakłada ona możliwość szybkiego porównywania obrazów sonarowych z obrazami archiwalnymi, dając podstawy do wykrywania zmian na ochranianym akwenie, przy czym powszechna dostępność technik cyfrowych sugeruje wykonywanie takich poszukiwań w tej właśnie technologii. Porównywanie sonogramów metodami cyfrowej analizy obrazów wymaga w pierwszej kolejności przeprowadzenia ich prawidłowego automatycznego dopasowania. Automatyzacja procesu dopasowania obrazów otwiera dodatkowo perspektywy ich zastosowania w systemach nawigacji porównawczej. W artykule przedstawiono ujęcie tego zagadnienia w sposób właściwy dla technik wyszukiwania obrazów na podstawie zawartości (Content-Based Image Retrieval — CBIR). Wyznaczenie najlepszego dopasowania dwóch sonogramów przeprowadzono w oparciu o metodę maksymalizacji informacji wzajemnej.

EN

Among many threats to the present maritime navigation the terrorism has risen to the rank of one of the most serious. In shallow waters there is a possibility of using the improvised explosive devices which can be placed on the seabed impromptu and imperceptible for anybody from deck of any watercraft or from a harbor quay. One of the proposals to improve the safety in this area is the idea of hydro acoustic surveillance system of ports, fairways and anchorages. It is based on the assumption that sonar images can be quickly compared with archived images leading to detecting changes in the waters protected. Widespread access to digital technologies suggests using them to deal with the problem mentioned. However, to compare sonograms with the digital picture analysis methods requires, first of all, their proper automatic adjustment. The automation of the image-matching process also opens perspectives for using it in systems based on the comparative navigation. The paper presents the approach to the issue based on Content-Based Image Retrieval (CBIR).The Mutual Information method is employed to best match two sonograms.

Słowa kluczowe

PL

sonogram; cyfrowa analiza obrazu; wyszukiwanie na podstawie zawartości; dopasowywanie obrazów

EN

sonogram; digital image analysis; content-based image retrieval (CBIR); image matching

• Wydawca: Akademia Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 53 nr 4 (191)
• Strony: 19--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Chorzewska K.

autor

Felski A.

• Akademia Marynarki Wojennej

Bibliografia

• [1] Huang J. i in., Image indexing using color correlogram, ‘IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition’, Puerto Rico 1997, pp. 762–768.
• [2] Kopicki Ł., Szulc D., Detekcja obiektów podwodnych w oparciu o cyfrową analizę obrazów sonarowych, „Forum Nawigacji”, 2009, nr 1, s. 83–90.
• [3] Long F., Zhang H., Feng D. D., Fundamentals of Content-based Image Retrieval, [w:] Multimedia Information Retrieval and Management. Technological Fundamentals and Applications, red. D. D. Feng, W. Siu, H. Zhang, Springer, 2003, http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/siv864/ Projects/ch01_Long_v40- proof.pdf, dostęp 27.01.2012.
• [4] Mazur M., Jakościowa teoria informacji, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1970.
• [5] Sankowski D., Mosorov V., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, Wydawnictwa Naukowe PWN, Warszawa 2011.
• [6] Shannon C. E., A Mathematical Theory of Communication, ‘The Bell System Technical Journal’, 1948, Vol. 27, pp. 379–423, 623–656, http://cm.belllabs. com/cm/ms/what/shannonday/shannon1948.pdf, dostęp 03.02.2012.
• [7] Tadeusiewicz R., Flasiński M., Rozpoznawanie obrazów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1991.
• [8] Zieliński T. P., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2009.