Желтов С.Ю., Сибиряков А.В.
ФГУП Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем
125319, Москва, ул. Викторенко, 7 , тел. 157-94-14,
E-mail: zhl@gosniias.msk.ru

При составлении яркостно-геометрических моделей объектов и разработке робастных алгоритмов их выделения, важнейшую роль играет иерархический анализ "первичных" особенностей изображений так называемых характерных черт. Они могут быть использованы для обнаружения объектов в большом числе методов, например, при иерархической корреляционной обработке, сопоставлении изображений, или в качестве "событий" или "свидетельств" в различных методах голосования. Ввиду высокой значимости "характерных черт" (ХЧ) для разработки алгоритмического обеспечения задач обнаружения и выделения объектов, в данной работе были проведены исследования свойств различных типов ХЧ на типичных сюжетах авиационных снимках местности.
Рассматривается следующая классификация характерных черт (ХЧ), которые могут присутствовать на изображениях.
1. Точки: Углы, соединения линий, точки высокой кривизны градиента яркости, центр тяжести области, концы линий, точки экстремальных значений признаков;
2. Линии: Прямые или криволинейные структуры, границы областей;
3. Области: Сегментированные области, специфические формы (эллипсы, прямоугольники и т.д.);
4. Структуры: Комбинации различных ХЧ.
Характерные черты на изображении имеют следующие виды атрибутов:
5. Положение: Концы отрезка, центр отрезка, центр тяжести области, вершины многоугольников;
6. Геометрические атрибуты: Ориентация, длина, кривизна, площадь, периметр, ширина линии, минимальный и максимальный диаметр области, оси симметрии, число и положение особых точек, показатель компактности, и др.;
7. Радиометрические атрибуты: Контраст, статистика распределения яркости, знак и величина края, автокорреляция;
8. Текстурные атрибуты: Матрица смежности, показатель однородности, энергия, энтропия, статистика градиентов текстуры, результаты применения текстурных фильтров, моменты;
9. Топологические атрибуты: Связность, соседство, общие точки, пересечение, параллельность, перекрытие, включение;
10. Цветовые/многозональные атрибуты: вектор атрибутов для каждого канала;
11. Динамические атрибуты: атрибуты статических и движущихся объектов;
12. Временные атрибуты: функции изменения атрибутов со временем.
Выбор конкретных ХЧ и их атрибутов для построения алгоритмов обнаружения должен основываться на следующих основных критериях:
1. Присутствие/плотность: наличие данных ХЧ на всех используемых изображениях, достаточная плотность ХЧ для покрытия интересующего района;
2. Редкость/Уникальность: редкость конкретной ХЧ на изображении, уникальность ХЧ в окрестности;
3. Инвариантность/Устойчивость: робастность по отношению к геометрическим и радиометрическим искажениям, нечувствительность к шуму;
4. Локализация: возможность точной локализации;
5. Интерпретация: возможность быстрого распознавания и интерпретации;
6. Скорость: время выделения данного класса ХЧ из исходного изображения.
При работе с реальными изображениями эти критерии являются противоречивыми. Поэтому конкретный выбор ХЧ и их атрибутов зависит от доступной вычислительной мощности и от минимальной требуемой робастности описания ХЧ. В работе проанализировано качество различных свойств характерных черт, исследованы различные алгоритмы их выделения, приведены соответствующие рекомендации по выбору ХЧ, в частности, для использования в условиях высокой изменчивости входных цифровых полей.