10.14489/vkit.2021.06.pp.019-028

DOI: 10.14489/vkit.2021.06.pp.019-028

Визильтер Ю. В., Выголов О. В., Желтов С. Ю., Моржин А. В.
МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ АТРИБУТНЫХ И РЕЛЯЦИОННЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ МОДЕЛЕЙ МОЗАИЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
(с. 19-28)

Аннотация. Предложена единая унифицированная схема морфологического анализа на основе атрибутных и реляционных представлений моделей мозаичных изображений. Рассмотрены четыре основных вида представления модели: функционально-атрибутное, функционально-реляционное, структурно-ресурсное атрибутное и структурно-ресурсное реляционное. Построение конкретного морфологического оператора на основе модели основано на выделении в ней двух частей: направляющей (модифицирующей), которая определяет алгоритм преобразования, и направляемой (модифицируемой), которая подвергается преобразованиям. Рассмотрен пример для классической полутоновой морфологии Пытьева. Проанализирована специфика разносортных моделей, введены и рассмотрены взаимные модели, даны различные способы представления морфологического оператора.

Ключевые слова: морфологический анализ изображений; компаративные морфологии; морфологические операторы; мозаичные изображения; атрибутные модели; реляционные модели.

Vizilter Yu. V., Vygolov O. V., Zheltov S. Yu., Morzhin A. V.
MORPHOLOGICAL IMAGE ANALYSIS BASED ON ATTRIBUTE AND RELATIONAL REPRESENTATIONS OF MOSAIC IMAGE MODELS
(pp. 19-28)

Abstract. A unified scheme for morphological analysis based on attribute and relational representations of mosaic image models is proposed. We consider 4 main types of model representation: functional-attribute (2D feature map), functional-relational (4D relational map), structure-resource-attribute (an area list with resources and attributes), and structure-resource-relational (a graph, which nodes correspond to regions and edges – to relations and both having resource attributes). In this case, the forms of representation of the model are equivalent to each other, in the sense that they contain the same information, there is a one-to-one correspondence between them, and the formulas for the transition from one representation to another can be written out explicitly. In this scheme, the construction of specific morphological operator for some complete image model presumes the separation of this model into two parts: the guiding (modifying) part, which determines the transformation algorithm, and the guided (modifiable) part to be transformed. These two parts of the model can intersect, therefore cannot be called “variable” and “constant” components. As a basic sample, we consider the halftone Pyt’ev morphology. We explore the specifics of different-sort models, introduce the mutual models and propose different tools for creation of model-based morphological operators. Further, various other morphological systems can be described and explored using the proposed generalized approach.

Keywords: Morphological image analysis; Comparative morphologies; Morphological operators; Mosaic images; Attribute models; Relational representations.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

Ю. В. Визильтер, О. В. Выголов, С. Ю. Желтов (ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
А. В. Моржин (Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия)

Eng

Yu. V. Vizilter, O. V. Vygolov, S. Yu. Zheltov (State Research Institute of Aviation Systems State Scientific Center of Russian Federation, Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
A. V. Morzhin (Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia)

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Пытьев Ю. П., Чуличков А. И. Методы морфологического анализа изображений. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. 336 с.
2. Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology. London: Acad. Press, 1982. 610 р.
3. Компаративная фильтрация изображений с использованием монотонных морфологических операторов / А. Ю. Рубис и др. // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42, № 2. С. 306 – 311.
4. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бусурин В. И. Современный морфологический анализ и его применение в авиационных системах технического зрения. М.: Изд-во МАИ, 2020. 176 с.
5. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю. Математические морфологии на основе неусложняющих -фильтров // Всерос. конф. ММРО-17: сб. докл. г. Светлогорск, 19 – 25 сент. 2015 г. М.: Торус Пресс, 2015.
6. Выделение отличий на мозаичных изображениях на основе референтных фильтров / М. А. Лебедев и др. // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40, № 1. С. 80 – 86. DOI 10.18287/2412-6179-2016-40-1-80-86
7. Выделение отличий на изображениях с помощью референтных EMD-фильтров / М. А. Лебедев и др. // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42, № 2. С. 291 – 296. DOI 10.18287/2412-6179-2018-42-2-291-296

Eng

1. Pyt'ev Yu. P., Chulichkov A. I. (2010). Methods for morphological analysis of images. Moscow: FIZMATLIT. [in Russian language]
2. Serra J. (1982). Image Analysis and Mathematical Morphology. London: Academic Press.
3. Rubis A. Yu. et al. (2018). Comparative filtering of images using monotonic morphological operators. Komp'yuternaya optika, Vol. 42, (2), pp. 306 – 311. [in Russian language]
4. Vizil'ter Yu. V., Zheltov S. Yu., Busurin V. I. (2020). Modern morphological analysis and its application in aviation technical vision systems. Moscow: Izdatel'stvo MAI. [in Russian language]
5. Vizil'ter Yu. V., Zheltov S. Yu. (2015). Mathematical morphologies based on non-complicating -filters. All-Russian conference MMRO-17: collection of reports. Moscow: Torus Press. [in Russian language]
6. Lebedev M. A. et al. (2016). Isolation of differences in mosaic images based on reference filters. Komp'yuternaya optika, Vol. 40, (1), pp. 80 – 86. [in Russian language] DOI 10.18287/ 2412-6179-2016-40-1-80-86
7. Lebedev M. A. et al. (2018). Highlighting differences in images using reference EMD filters. Komp'yuternaya optika, Vol. 42, (2), pp. 291 – 296. [in Russian language] DOI 10.18287/ 2412-6179-2018-42-2-291-296

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/vkit.2021.06.pp.019-028

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/vkit.2021.06.pp.019-028

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

Please specify the article DOI in the order comments.