informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-359Research ArticleОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВМАСШТАБНО-ИНВАРИАНТНЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙЛукашевичП. В.ЗалесскийБ. А.Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus20111904201803(31)118128Copyright © Лукашевич П.В., Залесский Б.А., 20182018Лукашевич П.В., Залесский Б.А.Лукашевич П.В., Залесский Б.А.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/359

Описывается масштабно-инвариантный алгоритм обнаружения областей изображений пошаблону, основанный на сравнении их ориентированного градиента. Алгоритм, в частности, предназначается для нахождения в режиме реального времени областей аэро- и космических изображений, которые соответствуют кадрам видеопоследовательностей, снятых видеокамерой. Алгоритм проще и в несколько раз быстрее популярных в настоящее время алгоритмов SIFT и SURF. Он позволяет надежно находить области на изображениях (в том числе больших размеров), имеющих схожие характеристики с шаблонами.

ReferencesLowe, D. Object recognition from local scale-invariant features / D. Lowe // Proc. of the Intern. Conf. on Computer Vision. – Washington, DC, USA, 1999. – Vol. 2. – P. 1150–1157.Lowe, D. Object recognition from local scale-invariant features / D. Lowe // Proc. of the Intern. Conf. on Computer Vision. – Washington, DC, USA, 1999. – Vol. 2. – P. 1150–1157.Scovanner, P. A 3-dimensional sift descriptor and its application to action recognition /Scovanner, P. A 3-dimensional sift descriptor and its application to action recognition /P. Scovanner, S. Ali, M. Shah // Proc. of the 15th Intern. Conf. on Multimedia. – N.Y., USA, 2007. – P. 357–360.P. Scovanner, S. Ali, M. Shah // Proc. of the 15th Intern. Conf. on Multimedia. – N.Y., USA, 2007. – P. 357–360.SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay [et al.] // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). – 2008. – Vol. 110, № 3. – P. 346–359.SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay [et al.] // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). – 2008. – Vol. 110, № 3. – P. 346–359.Lindeberg, T. Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales /Lindeberg, T. Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales /T. Lindeberg // Journal of Applied Statistics (Supplement on Advances in Applied Statistics: Statistics and Images). – 1994. – Vol. 21 (2). – P. 224–270.T. Lindeberg // Journal of Applied Statistics (Supplement on Advances in Applied Statistics: Statistics and Images). – 1994. – Vol. 21 (2). – P. 224–270.Lindeberg, T. Scale-space / T. Lindeberg // Encyclopedia of Computer Science and Engineering. – 2008. – Vol. IV. – P. 2495–2504.Lindeberg, T. Scale-space / T. Lindeberg // Encyclopedia of Computer Science and Engineering. – 2008. – Vol. IV. – P. 2495–2504.Robust wide baseline stereo from maximally stable extremum regions / J. Matas [et al.] //Robust wide baseline stereo from maximally stable extremum regions / J. Matas [et al.] //Proc. Brit. Machine Vision Conf. – Cardiff, UK, 2002. – P. 384–393.Proc. Brit. Machine Vision Conf. – Cardiff, UK, 2002. – P. 384–393.Lindeberg, T. Detecting salient blob-like image structures and their scales with a scale-spaceLindeberg, T. Detecting salient blob-like image structures and their scales with a scale-spaceprimal sketch: A method for focus-of-attention / T. Lindeberg // Int. J. Comput. Vis. – 1993. – Vol. 11. – P. 283–318.primal sketch: A method for focus-of-attention / T. Lindeberg // Int. J. Comput. Vis. – 1993. – Vol. 11. – P. 283–318.Lindeberg, T. Feature detection with automatic scale selection / T. Lindeberg // Int. J. Comput. Vis. – 1998. – Vol. 30. – P. 77–116,.Lindeberg, T. Feature detection with automatic scale selection / T. Lindeberg // Int. J. Comput. Vis. – 1998. – Vol. 30. – P. 77–116,.A KFCM and SIFT Based Matching Approach to Similarity Retrieval of Images / P. HaoA KFCM and SIFT Based Matching Approach to Similarity Retrieval of Images / P. Hao[et al.] // Proc. of the Fifth Intern. Conf. on Image and Graphics (ICIG12009). – Xi1an, Shanxi, China, 2009. – P. 372–377.[et al.] // Proc. of the Fifth Intern. Conf. on Image and Graphics (ICIG12009). – Xi1an, Shanxi, China, 2009. – P. 372–377.Porikli, F. Integral Histogram: A Fast Way To Extract Histograms in Cartesian Spaces /Porikli, F. Integral Histogram: A Fast Way To Extract Histograms in Cartesian Spaces /F. Porikli // Proc. of the 2005 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (Cvpr'05). – Washington, 2005. – Vol. 1. – P. 829–836.F. Porikli // Proc. of the 2005 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (Cvpr'05). – Washington, 2005. – Vol. 1. – P. 829–836.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.