Superposition of the Similarity Images by Contour

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Superposition of the similarity images is implemented by the methodology with divided estimation of parameters. The offsets along the coordinate axes are estimated in the Cartesian coordinate system. The scale and the rotate are estimated in the log-polar coordinate system. The accurate estimation of parameters of similarity models (offsets, scale and rotate) is achieved by the iteration processing. Optimization of the processing time is achieved by contour comparison instead of the image comparison. The test data for experiment is image with the freight car. The decreasing of the processing time for the modified methodology of “contour comparison” was estimated by comparison with the source methodology of “image comparison”.

About the authors

R. R. Diyazitdinov

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: rinat.diyazitdinov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6360-0351

References

  1. Ke Y., Sukthankar R. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors // Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. Vol. 2. PP. 506‒513. doi: 10.1109/CVPR.2004.1315206
  2. Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. Surf: Speeded up robust features // Proceedings of the 9th European Conference on Computer Vision (ECCV 2006, Graz, Austria, 7‒13 May 2006). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3951. Berlin, Heidelberg: Springer, 2006. PP. 404‒417. doi: 10.1007/11744023_32
  3. Сунгатуллина Д., Крылов А. Быстрый алгоритм совмещения контуров изображений, связанных изотропным аффинным преобразованием // GraphiCon. 2014. C. 92‒95. URL: https://www.graphicon.ru/html/2014/papers/92-95.pdf (дата обращения 11.05.2023)
  4. Новиков А.И., Саблина В.А., Горячев Е.О. Применение контурного анализа для совмещения изображений // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2013. № 9-1. C. 260‒270.
  5. Елесина С.И., Ефимов А.И. Отбор критериальных функций для систем улучшенного и комбинированного видения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2013. № 9-1. C. 229‒236.
  6. Raguram R., Frahm J.M., Pollefeys M. A Comparative Analysis of RANSAC Techniques Leading to Adaptive Real-Time Random Sample Consensus // Proceedings of the 10th European Conference on Computer Vision (ECCV 2008, Marseille, France, 12‒18 October 2008). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5303. Berlin, Heidelberg: Springer, 2008. PP. 500‒513. doi: 10.1007/978-3-540-88688-4_37
  7. Создание бесшовного изображения. URL: https://wiki.gis-lab.info/w/Создание_бесшовного_изображения (дата обращения 31.03.2023)
  8. Диязитдинов Р.Р., Васин Н.Н. Итерационный алгоритм оценки смещения и угла поворота при влиянии аддитивной и мультипликативной помехи для пространственно-временного совмещения телевизионных сигналов // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 4. С. 28‒34. doi: 10.31854/1813-324X-2020-6-4-28-34
  9. Кузьмин С.В. Инвариантное к масштабу определение задержек между двумя одномерными цифровыми сигналами // Инфокоммуникационные технологии. 2011. Т. 9. № 2. C. 7‒10.
  10. Губанов А.В., Ефимов В.М., Киричук В.С., Пустовских А.И., Резник А.Л. Методы оценивания взаимного смещения фрагментов изображений // Автометрия. 1988. № 3. C. 70‒73.
  11. Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31. № 3. С. 77‒82.
  12. De Castro E., Morandi C. Registration of Translated and Rotated Images Using Finite Fourier Transforms // IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1987. Vol. 9. Iss. 5. PP. 700‒703. doi: 10.1109/TPAMI.1987.4767966
  13. Reddy B.S., Chatterji B.N. An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration // IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996. Vol. 5. Iss. 8. PP. 1266–1270. doi: 10.1109/83.506761
  14. Ефимов А.И., Новиков А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 2. С. 258‒265. doi: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265
  15. Canny J.F. A Computational Approach To Edge Detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. Vol. 8(6). PP. 679–698. doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851
  16. Диязитдинов Р.Р., Васин Н.Н. Использование фрагментов телевизионного изображения системы технического зрения для верификации повышения помехоустойчивости измерений скорости протяженного объекта // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 1. С. 34‒40. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-1-34-40


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies