Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.233.242.67
    [SESS_TIME] => 1713497152
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 5720fab09c1694776237b7ceb9af55a2
    [UNIQUE_KEY] => bf7bb86883e3652d63b0b5da0e275086
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2021 год, номер 6

СЕЛЕКЦИЯ ОСОБЫХ ТОЧЕК, УСТОЙЧИВЫХ К РАЗМЫТИЮ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИМ ИСКАЖЕНИЯМ ИЗОБРАЖЕНИЙ

А.К. Шакенов
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, г. Новосибирск, Россия
adil.shakenov@ngs.ru
Ключевые слова: выбор особых точек, устойчивые особые точки, детекторы и дескрипторы особых точек, поиск и сопоставление изображений, соответствия на изображениях, BRISK, AKAZE
Страницы: 82-89

Аннотация

Предложен метод выбора устойчивых особых точек изображений, полученных с помощью алгоритмов BRISK и AKAZE. Метод основан на выделении точек, сохраняющихся на изображении после его значительного искажения. Приведены результаты численных экспериментов на базе 1000 изображений, подтверждающие эффективность предложенного метода. Установлено, что наборы точек, полученные с помощью предложенного метода, содержат в 3-5 раз больше устойчивых точек, чем случайные наборы такого же размера. Показано, что для выбора устойчивых точек более эффективным является использование значительных искажений изображений.

DOI: 10.15372/AUT20210609
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину