Abstract
The aim of the work is to increase the efficiency of selection of objects of different nature in digital monochrome images formed in remote sensing systems. For this purpose, algorithms for the formation of features of objects with respect to which boundary values are specified are introduced into the structure of multi-threshold processing. New schemes of multi-threshold processing and selection of objects of interest with threshold setting based on selection results are proposed. Algorithms of multi-threshold selection of objects by area and other scale-invariant geometric features, such as the elongation coefficient of the perimeter of the object and the elongation coefficient of the main axis of the describing ellipse, are obtained and tested. The binarization threshold is set for each of the selected objects based on the extremum of the applied geometric criterion. The new invariant geometric features used are different for round and elongated objects and provide independence of characteristics with changes in the image scale. Results of processing of typical models of images, and also results of selection of objects on the real television and infrared images showing efficiency of the proposed selection method are presented.
Highlights
АО «Научно-производственное предприятие «Радар ммс», Санкт-Петербург, Россия 2 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Санкт-Петербург, Россия 3 Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, СанктПетербург, Россия
The aim of the work is to increase the efficiency of selection of objects of different nature in digital monochrome images formed in remote sensing systems
Algorithms for the formation of features of objects with respect to which boundary values are specified are introduced into the structure of multi-threshold processing
Summary
Пусть монохромное изображение I(x, y), где I –интенсивность, а x, y – координаты пикселей, бинаризовано фиксированным глобальным порогом T. Адаптивная селекция объектов по площади может быть реализована путем установки порога по результатам многопороговой обработки таким образом, чтобы получить на выходе максимальное число объектов заданной площади (или максимальное число пикселей при селекции таких объектов) с учетом требований по искажениям формы объектов [16, 18]. Если предположить как одну из самых неблагоприятных ситуаций, что значения интенсивностей в пикселях изображения взаимно независимы, а фон и объекты интереса однородны, можно рассчитать эффективность обнаружения объекта интереса на заданной площади S, включающей n пикселей. Метод селекции объектов по площади обеспечивает неплохое выделение формы объектов даже при малых отношениях сигнал/шум, практически не уступая по помехоустойчивости методу бинарного интегрирования Результаты селекции объектов по площади: а – реальное изображение; б – зависимость числа связных объектов от значения порога; в – слияние объектов при низких порогах; г – пропадание объектов при высоких порогах; д, е – отселектированные объекты Figure 5. Этот метод плохо работает в случае неоднородного фона, который может давать ложные объекты, сравнимые по площади с объектами интереса (см. рис. 5в)
Sign-in/Register to view highlights & summary 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.
