Обоснование структурно-дескриптивного метода для оперативного контурного распознавания изображений

V. G. Zinoviev, Чикуров В. А., Попов Д. В.

  Обоснование структурно-дескриптивного метода для оперативного контурного распознавания изображений (1,24 MB)

Abstract

Рассматриваются основные подходы к решению задачи распознавания изображений. Распознавание изображений трактуется как задача распознавания образов. Обосновываются структурно-дескриптивный метод и модели преобразования изображений. Рассматривается модель источника информации об объектах наблюдения. Предлагается структурная метрика для алгоритма сравнения контуров объектов в виде цепочек символов произвольной длины. 

Keywords:

контурный анализ - contour analysis; распознавание изображений - image recognition; метод дискретного динамического программирования - dynamic programming method; структурно-дескриптивный метод - structural descriptive method.

References

1. Александров, В. В. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных / В.В. Александров, Н.Д. Горский. - Л.: Наука, 1983. - 208 с.

2. Браверман, Э. М. Структурные методы обработки эмпирических данных / Э.М. Браверман, И.Б. Мучник. -М.: Наука, 1983. - 464 с.

3. Васильев, В. И. Распознающие системы: Справочник / В.И. Васильев. - Киев: Наукова думка, 1983. - 424 с.

4. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов / А.Я. Фурман [и др.] - М.: Физматлит, 2002. - 592 с.

5. Гладкий, А. В. Формальные грамматики и языки /A.В. Гладкий. - М.: Наука, 1973. - 368 с.

6. Горелик, А. Л. Методы распознавания / А.Л. Горелик,B.А. Скрипкин. - М.: Высш. шк., 2004. - 262 с.

7. Гуревич, И. Б. Проблема распознавания изображений / И.Б. Гуревич // Распознавание, классификация, прогноз: Математические методы и их применение. - 1989. - Вып. 1. - С. 280-329.

8. Денисов, В. М. Принципы организации систем обработки изображений на базе клеточной логики / В.М. Денисов, Ю.Н. Матвеев, Е.Ф. Очин // Зарубежная радиоэлектроника. -1984. - № 1. - С. 3-25.

9. Журавлев, Ю.И. Распознавание образов и распознавание изображений / Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич // Распознавание, классификация, прогноз: Математические методы и их применение. - 1989. - Вып. 2. - С. 5-72.

10. Закревский, А. Д. Логика распознавания / А.Д. Закрев-ский. - Минск: Наука и техника, 1988. - 118 с.

11. Зиновьев, В. Г. Взаимосвязь символьных описаний объектов наблюдения структурно-дескриптивным и лингвистическим методами при оперативном контурном распознавании / В.Г. Зиновьев, В.А. Чикуров В.И. Билан // Информация и Космос. - 2018. - № 3. - С. 96-102.

12. Зиновьев, В. Г. Оперативный контурный анализ данных с применением апертуры / В.Г. Зиновьев, А.Н. Кравцов,B.А. Чикуров // Информация и Космос. - 2016. - № 3. - C. 75-85.

13. Ковалевский, В. А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений / В.А. Ковалевский. - М.: Наука, 1976. - 328 с.

14. Марр, Д. Зрение: Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов / Д. Марр. -М.: Радио и св., 1987. - 400 с.

15. Русын, Б. П. Структурно-лингвистические методы распознавания изображений в реальном времени / Б.П. Русын. - Киев: Наук. думка, 1986. - 128 с.

16. Скорняков, Л. А. Элементы алгебры / Л.А. Скорняков. -М.: Наука, 1986. - 240 с.

17. Фомин, Я. А. Статистическая теория распознавания образов / Я.А. Фомин, Г.Р. Тарловский. - М.: Радио и связь, 1986. - 264 с.

18. Фу, К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин / К. Фу. - М.: Наука, 1971. - 256 с.

19. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу. - М.: Мир, 1977. - 320 с.

20. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / К. Фукунага. - М.: Наука, 1979. - 368 с.

21. Хименко, В. И. Случайные данные: структура и анализ / В.И. Хименко. - М.: ТЕХНОСФЕРА, 2017. - 424 с.

22. Хорн, Б. К. П. Зрение роботов / Б.К.П. Хорн. - М.: Мир, 1989. - 488 с.

23. Ярославский, Л. П. Цифровая голография / Л.П. Ярославский, Н.С. Мерзляков. - М.: Наука, 1982. - 221 с.