RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 3, страницы 427–435 (Mi co805)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений

А. А. Захаровa, Д. В. Титовb, А. Л. Жизняковa, В. С. Титовb

a Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет, имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», Муром, Россия
b ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», Курск, Россия

Аннотация: В статье рассматривается разработка метода визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений. Целью исследований является создание метода, позволяющего с высокой точностью обнаруживать объекты на изображениях с низким цветовым контрастом выделяемых и фоновых областей. Для вычисления области значимости изображение предварительно сегментируется на регионы. На основе регионов строится граф. Каждый регион связан со смежными регионами, а также с областями, примыкающими к смежным регионам. Регионы являются вершинами графа. Вершины графа ранжируются по признакам соответствующих областей изображения. Область значимости выделяется на основе запросов фоновых областей. К фоновым областям относятся регионы, примыкающие к краям изображения. В существующем подходе визуального внимания на основе ранжирования вершин графа использовались только цветовые признаки изображения. В предлагаемом методе для повышения точности дополнительно используются текстурные признаки и признаки формы. Для вычисления текстурных признаков используется функция энергии Габора. При анализе формы рассчитывается расстояние между центрами регионов. Результаты экспериментов представлены на тестовых изображениях. Построены кривые точности-полноты, показывающие преимущество разработанного метода.

Ключевые слова: анализ изображений, визуальное внимание, граф, признаки изображений, ранжирование, компьютерное зрение.

Поступила в редакцию: 22.10.2019
Принята в печать: 25.12.2019

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-658



© МИАН, 2024