Abstract
The task is a compact presentation of the contour of the object of observation. The proposed method performs data compression using uncorrelated conversion factors. Method enables data compression without loss. Simplified solution of tasks related to the detection and finding certain objects on images. The results of the evaluation of the effectiveness of encoding image object are shown.
Highlights
При решении задач, связанных с обнаружением или поиском определенных объектов на изображениях, с распознаванием или идентификацией, возникает проблема эффективного описания объектов
The task is a compact presentation of the contour of the object
Simplified solution of tasks related to the detection
Summary
Отличительной особенностью многих изображений является свойство значительной коррелированности данных, описывающих эти изображения. Для этого необходимо выполнить кодирование случайных пространственных данных с помощью линейного ортогонального преобразования в базисе собственных векторов ковариационной матрицы этих данных [1]. Результатом кодирования данных с сильными корреляционными связями между смежными элементами изображения G является полная декорреляция в области преобразований. Полная декорреляция данных в пространственной области получается, если в качестве ядра преобразования использовать транспонированную матрицу собственных векторов ковариационной матрицы cov(G) цифрового изображения [2]. Где diag [eig(cov(G ))] – диагональная матрица собственных значений ˆ i ковариационной матрицы Gкоэффициентов преобразования. Результатом (2) является матрица дисперсий, имеющая в качестве элементов главной диагонали положительные числа ˆ1, ˆ 2,..., ˆ M и остальные элементы которой равны нулю. После лексикографической перестановки элементов главной диагонали матрицы (2) формируется матрица фильтрации, структура которой позволяет выделить зону сохраняемых коэффициентов. В этом случае эффективность кодирования изображения G определяется числом коэффициентов, попадающих в эту зону. Перестановка определяет вид усеченной матрицы восстановления исходных данных, что в целом также повышает эффективность обработки изображения объекта интереса
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
