Модель и алгоритмы обнаружения объектов на изображении с использованием локального признакового описания

Предлагается метод обнаружения объекта на изображении на основе теории активного восприятия. Теория активного восприятия предоставляет возможность для реализации этапов предварительной обработки и формирования признако вого описания. Признаковое описание областей изображения, состоящее из спектральных коэффициентов U -преобразования, позволяет выявлять области с перепадами яркости. Для принятия решения, является ли рассматриваемая область ключевой, то есть, содержит ли об ласть перепады яркости, соответствующие контуру объекта, вводится коэффициент, который в совокупности с максимальным значением стандартного отклонения дает порог, уникальный для каждого изображения. Для достижения инвариантности к повороту и масштабу, изоб ражение -шаблон подвергается масштабированию и вращению. Локализация целевого объекта осуществляется методом k -means. Для тестирования использовались изображения из базы Amsterdam library of object images, их изменённые копии (несколько целевых объектов на исследуемом изображении, изображения с наложенным шумом) и реальные изображения. Для каждого типа изображений было проведено сравнение результатов предложенного метода с результатами метода scale -invariant feature transform. При анализе результатов тестиро вания были предложены параметры, дающие наибольшую точность предложенного метода обнаружения объекта на изображении. При наличии шума на изображении, точность предложенного метода в сравнении с точностью существующего метода оказалась больше на 30 %. При н аличии на тестовом изображении более одного искомого объекта предложенный метод с точностью порядка 96 % способен определить все целевые объекты.