Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zastosowanie warpingu wektorowego przy odtwarzaniu portretu pamięciowego

Suszyński Z., Świta R., Stolc K.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej

|

2017

|

Nr 11

109--121

PL

Tworzenie portretu pamięciowego metodą komputerową staje się coraz powszechniejszym sposobem na odtworzenie wyglądu ludzkiej twarzy. Systemy komputerowe stworzone do tego celu korzystają z bazy wzorców zawierającej obrazy przedstawiające części twarzy. Wzorce te muszą być połączone ze sobą w taki sposób, aby uwaga użytkownika nie była rozpraszana przez nienaturalny wygląd wygenerowanego portretu pamięciowego. Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie sposobu wykorzystania warpingu wektorowego do płynnego dopasowania wzorców przedstawiających włosy oraz brodę z owalem twarzy. Na obrazach wyznaczane są odpowiadające sobie wektory określające zmianę siatki obrazów. W artykule przedstawiony został sposób ich wyznaczenia, opisany został algorytm warpingu oraz sposób jego zaimplementowania. Algorytm znajdzie zastosowanie w autorskim systemie przeznaczonym do odtwarzania portretu pamięciowego.

EN

Creation of photofits by utilizing computer-based methods is becoming more and more common for reconstructing characteristics of a human face. Computer systems created to fulfil this purpose use to fall back upon databases containing patterns of certain parts of human faces. The patterns have to be connected with each other in a way which enables the observer’s attention to avoid being distracted by an unnatural look of a generated photofit. The purpose of the below article is to present a method of using vectorial warping for fluent matching of patterns of beard and hair with a given face oval. In order to achieve this goal, vectors depicting changes in the net of images and corresponding with each other need to be marked. The article presents the depicting procedure, the warping algorithm itself as well as its implementation method. The algorithm will be applied in the author’s system for reconstruction of photofits.

2

Processing of thermographic sequence using Principal Component Analysis

Świta R., Suszyński Z.

Measurement Automation Monitoring

|

2015

|

Vol. 61, No. 6

215--218

EN

This paper describes application of the principal component analysis in relation to the thermal imaging contrast sequences, recorded with pulse excitation for three different objects. The aim of the study was to demonstrate that thermographic sequences contain an excessive number of data-distorting information about the characteristics of an object and that it is possible to reduce them. It has been shown that PCA can improve SNR, simplifies separation of areas with distinct features and allows determining their count, which is important, inter alia, with infrared image segmentation. The study shows examples of the results for a sequence of infrared registered for thin-layer-chromatography plate (SiO2 on glass) with separated analytes, the high power Si-eutectic-Mo thyristor structure with defects in eutectic, and the Al disk with cavities of different diameter and depth.

3

Inicjalizacja segmentacji k-means uwzględniająca rozkład gęstości pikseli

Świta R., Suszyński Z.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej

|

2014

|

Nr 6

89--98

PL

Artykuł przedstawia modyfikację inicjalizacji KKZ algorytmu k-means, uwzględniającą, oprócz wzajemnych odległości środków segmentów, również rozkład gęstości pikseli. Funkcja gęstości piksela jest sumą odwrotności odległości piksela od pozostałych i jest poddawana oszacowaniu na podstawie odległości piksela od wartości średniej i wariancji wartości pikseli. W eksperymentach segmentacji podlegały cztery różne sekwencje obrazów termicznych uzyskanych metodą termografii aktywnej. Pomimo dodatkowych obliczeń podczas inicjalizacji, metoda wykazała szybszą zbieżność algorytmu z czasami bardzo podobnymi do inicjalizacji KKZ, ale mniejszym błędem końcowym segmentacji.

EN

This article presents a modification for the KKZ initialization of the k-means segmentation algorithm, which, in addition to the mutual distance of segments, takes into account the density of pixels. Pixel density is expressed asa sum of the inverse of the pixel’s distance to the other pixels and is subjected to estimation based on the distance from the mean and variance of the pixel values. In the experiments, four different sequences of thermal images were used, obtained using active thermography. Despite the additional calculations during initialization, method showed a faster convergence of the algorithm, with processing times very similar to the KKZ initialization, but with a lower final segmentation error.

4

Segmentacja sekwencji obrazów metodą korelacyjną

Świta R., Suszyński Z.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2013

|

R. 59, nr 7

680--683

PL

Artykuł przedstawia nową metodę segmentacji sekwencji obrazów termicznych wyodrębniającą obszary o różnych właściwościach cieplnych. Metoda oparta jest na korelacji położenia i kształtu segmentów w poszczególnych kadrach sekwencji. Segmentacja pozwala zmniejszyć liczbę analizowanych obszarów do kilku tysięcy razy, co stwarza realne możliwości praktycznego wykorzystania tomografii termicznej. Opisana metoda jest porównana z algorytmami klasteryzacji K-Means i FCM. Zaletą algorytmu korelacyjnego jest automatyczne wyznaczanie liczby segmentów wyjściowych.

EN

This paper presents a new method for segmentation of thermal image sequences. Its aim is to divide the sequence into segments with different thermal properties. The described algorithm is based on measurements of the position and shape correlation of the segments in successive frames of the sequence. It is composed of several stages. The first stage consists of segmenting consecutive frames of the sequence (Fig. 2). The second step is analysis of the similarity of each segment in each frame with respect to all other segments of all frames and synthesis of the intermediate segments (Fig. 4). The intermediate segments form the segmented output image using the depth buffer technique to resolve multiple pixel-to-segment assignments (Fig. 6). This method is a basis for the thermal analysis of solids, which results in discovering depth profiles of thermal properties for each area. The segmentation reduces the number of the analyzed areas down to a few thousand times, which creates real opportunities for practical application of thermal tomography. The new algorithm has been compared with the K means algorithm [2], and FCM [6], which minimizes the sum of pixel value deviations from the centers of the segments they are assigned to, for all frames of the sequence (Tab. 1). The advantage of the correlation method is automatic determination of the number of output segments in the image and maintaining the constant segmentation error when increasing the number of the processed frames.