ОБ УСТОЙЧИВОСТИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В ЗАДАЧАХ ОПИСАНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Abstract
Рассматривается применение непараметрических преобразований в задачах описания локальных особенностей изображений и показываются их робастные свойства при изменении параметров интенсивности фрагментов изображений. Предлагаются подходы к усилению робастных свойств непараметрических преобразований и построению на их основе дескрипторов локальных особенностей изображений.
About the Authors
Г. Буткин
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
А. Тузиков
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
1. Lowe, D. Object Recognition from Local Scale-Invariant Features / D. Lowe // Proc. of the
2. Intern. Conf. on Computer Vision. – Corfu, Greece, 1999. – P. 1150–1157.
3. Mikolajczyk, K. Detection of local features invariant to affine transformations : Ph. D. Thesis / K. Mikolajczyk; Institut National Polytechique De Grenoble. – France, 2002. – 171 p.
4. Lowe, D. Distinctive image features from scale-invariant key points / D. Lowe // Intern. J. of Computer Vision. – 2004. – Vol. 2 (60). – P. 91–110.
5. Bay, H. SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. van Gool // Proc. of
6. the 9th European Conf. on Computer Vision. – Graz, Austtria, Springer LNCS, 2006. – Vol. 3951, part 1. – P. 404–417.
7. Bay, H. SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. van Gool // Computer
8. Vision and Image Understanding (CVIU). – 2008. – Vol. 110, № 3. – P. 346–359.
9. Lindeberg, T. Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales /
10. T. Lindeberg // Journal of Applied Statistics. – 1994. – Vol. 21. – P. 224–270.
11. Lindeberg, T. Feature detection with automatic scale selection / T. Lindeberg // Intern. J. of Computer Vision. – 1998. – Vol. 30, 2. – P. 77–116.
12. Harris, C. A combined corner and edge detector / C. Harris, M. Stephens // Proc. 4th Alvey
13. Vision Conference. – Manchester, 1988. – P. 147–151.
14. Bauer, J. Comparing several implementations of two recently published feature detectors / J. Bauer, N. Sunderhauf, P. Protzel // Proc. of the Intern. Conf. on Intelligent and Autonomous Systems, IAV. – Toulouse, France. – 2007. – 6 p.
15. Mikolajczyk, K. A performance evaluation of local descriptors / K. Mikolajczyk,
16. C. Schmid // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2005. – Vol. 27, № 10. – P. 1615–1630.
17. Viola, P.A. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features /
18. P.A. Viola, M.J. Jones // Conf. on Computer Vision and Pattern recognition (CVPR (1)). – Kauai, Hawaii, 2001. – P. 511–518.
19. Zabih, R. Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence /
20. R. Zabih, J. Woodfill // Proc. of 3rd European Conf. on Computer Vision. – Stockholm, 1994. –
21. P. 150–158.
22. Cyganek, B. Comparison of nonparametric transformations and bit vector matching for stereo correlation / B. Cyganek // Proc. of the 10th Intern. Workshop on Combinatorial Image Analysis (IWCIA’04). – Auckland, New Zealand, 2004. – Vol. 3322. – P. 534–547.
23. Кормен, Т. Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест. –
24. М. : Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1296 с.
25. Кучеренко, К.И. Сортирующие сети двумерной медианной фильтрации полутоновых изображений / К.И. Кучеренко, Е.Ф. Очин // Радиотехника. – 1987. – № 7. – C. 36–38.
26. Буткин, Г.А. Синтез процедур скользящего сглаживания / Г.А. Буткин // Идентифика-
27. ция образов : сб. науч. тр. – Минск : Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1999. – C. 52–57.
Review
For citations:
, . Informatics. 2011;(1(29)):15-24. (In Russ.)
Views: 526
Email this article 