Эффективность идентификации объектов на бинарных изображениях

Abstract

Проведен сравнительный анализ корреляционно-экстремального метода, метода контурного анализа и метода псевдоградиентной идентификации при идентификации объектов на бинарном изображении для ситуации, когда возможные деформации идентифицируемого объекта по отношению к шаблону можно свести к модели подобия, то есть шаблон и изображение объекта могут отличаться масштабом, углом ориентации, сдвигом по базовым осям, а также аддитивным шумом. Идентификация объекта понимается как определение изображения объекта на исследуемом изображении с оцениванием его параметров. In this paper, a comparative analysis of the correlation-extreme method, the method of contour analysis and the method of stochastic gradient identification in the objects identification for a binary image is carried out. The results are obtained for a situation where possible deformations of an identified object with respect to a pattern can be reduced to a similarity model, that is, the pattern and the object may differ in scale, orientation angle, shift along the base axes, and additive noise. Identification of an object is understood as the recognition of an object on the image with its parameters estimation.