10.14489/vkit.2018.02.pp.003-009

DOI: 10.14489/vkit.2018.02.pp.003-009

Лисицын В. М., Обросов К. В.
ВЫДЕЛЕНИЕ ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ ПРИ СЕГМЕНТАЦИИ ДАЛЬНОСТНЫХ ЛАЗЕРНО-ЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
(с. 3-9)

Аннотация. Предложены методы и алгоритмы обнаружения фрагментов образов цилиндрических поверхностей на сцене по дальностному лазерно-локационному изображению. Эффективность алгоритмов продемонстрирована на реальных изображениях сцен городского типа.

Ключевые слова: Laser location; Image segmentation; Processing of statistical data; Estimation of parameters; Testing of statistical hypotheses; Criterion of agreement.

Lisitsyn V. M., Obrosov K. V.
DETECTION OF CYLINDRICAL SURFACES AT SEGMENTATION OF DISTANCE LASER-RADAR IMAGES
(pp. 3-9)

Abstract. Segmentation is the necessary stage of image processing while automatic pattern recognition and scene analysis. The Laser-Location (LL) image segmentation effectiveness can be much higher than the television (TV) or infrared (IR) image segmentation. This is because LL systems form 3D images, while passive systems form images contains only indirect object shape signs (brightness, contrast, texture, etc.). However, methods for segmentation of LL-images are much less developed than for TV- and IR-images. At present, the researches directed to increase the quantity of identifiable objects surfaces on LL images, in particular, second order surfaces (cylinders, spheres, cones, etc.) are actual. In this paper, a method is proposed and algorithms are developed to select fragments of cylindrical surfaces (pipes, cooling towers, cisterns, oil storage tanks, water towers, etc.) on LL-images with their parameters estimation. For the case of equality in the accuracy of measuring the distances and the sensing points coordinates, optimal estimates of the axis position and radius of the cylindrical surface fragment were obtained. When searching, the validity about measurements belonging to a cylindrical surface hypothesis is verified. A one-sided statistical agreement criterion is used, since in this application the problem of choosing one from several measurements approximation models is not solved. Such a criterion defines a confidence interval for the chosen proximity measure, which corresponds to cylindrical surface measurements approximating possibility. Therefore, when making a search, decisions on LL-image segmentation are taken, i.e. corresponding to cylindrical surfaces fragments areas allocation. The efficiency of methods and algorithms is verified by modeling with using industrial-urban scenes real LL-images.

Keywords: Laser location; Image segmentation; Processing of statistical data; Estimation of parameters; Testing of statistical hypotheses; Criterion of agreement.

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

Рус

В. М. Лисицын, К. В. Обросов (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

Eng

V. M. Lisitsyn, K. V. Obrosov (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

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Основы импульсной лазерной локации / под ред. В. Н. Рождествина. М.: Изд-во МГТУ, 2006. 512 с.
2. Сравнение возможностей радиолокации и лазерной локации как методов информационного обеспечения безопасности маловысотного полета / В. Н. Дановский и др. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2007. № 4. С. 153 – 165.
3. Pal N. R., Pal S. K. A Review on Image Segmentation Techniques // Pattern Recognition. 1993. V. 26, № 9. Р. 1277 – 1294.
4. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. 3rd Edition. Prentice-Hall, 2007. 976 p.
5. Колдаев В. Д. Эвристические и квазитопологические алгоритмы контурной сегментации изображений // Изв. высш. учеб. заведений. Электроника. 2008. № 6. С. 41 – 45.
6. Фурман Я. А. Сегментация и описание трехмерных структур на базе кватернионных моделей // Наукоемкие технологии. 2007. Т. 8, № 9. С. 37 – 49.
7. Алгоритм сегментации доплеровских оптических изображений / В. М. Лисицын и др. // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1990. № 2. С. 203 – 213.
8. Iterative Algorithm for Multidimensional Image Analysis / V. Lisitsyn et al. // International Archives of ISPRS. 1992. V. 29, Part B3. Р. 884 – 891.
9. Итерационные алгоритмы сегментации многомерных изображений / В. М. Лисицын и др. // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1993. № 6. С. 103 – 113.
10. Application of Random Decision Rules in Laser Locator Image Optimal Segmentation Algorithm / V. Lisitsyn et al. // International Archives of ISPRS. 1996. V. 31, Part B3. P. 463 – 466.
11. Обросов К. В., Лисицын В. М. Точность лазерно-локационного дальнометрирования при настильном зондировании поверхности объектов // Передача, прием, обработка и отображение информации о быстропротекающих процессах: сб. докл. ХXVIII Всерос. научн.-техн. конф. школы-семинара. М., 2017. С. 407 – 411.
12. Лисицын В. М., Ким В. Я. Активно-пассивный многоспектральный комплекс дистанционного зондирования // XXIII Междунар. науч.-техн. конф. «Лазеры в науке, технике, медицине»: сб. науч. тр. / под ред. В. А. Петрова. М., 2012. Т. 23. С. 16 – 21.

Eng

1. Rozhdestvin V. N. (2006). Fundamentals of pulsed laser location. Moscow: Izdatel'stvo MGTU. [in Russian language]
2. Danovskii V. N. et al. (2007). Comparison of radar and laser location capabilities as methods of low-flight safety information support. Izvestiia RAN. Teoriia i sistemy upravleniia, (4), pp. 153-165. [in Russian language]
3. Pal N. R., Pal S. K. (1993). A review on image segmentation techniques. Pattern Recognition, 26(9), pp. 1277-1294.
4. Gonzalez R. C., Woods R. E. (2007). Digital image processing. 3rd Edition.
5. Koldaev V. D. (2008). Heuristic and quasitopological algorithms for contour segmentation of images. Izvestiia vuzov. Elektronika, (6), pp. 41-45. [in Russian language]
6. Furman Ia. A. (2007). Segmentation and description of three-dimensional structures based on quaternion models. Naukoemkie tekhnologii, 8(9), pp. 37-49. [in Russian language]
7. Lisitsyn V. M. et al. (1990). Algorithm for segmentation of Doppler optical images. Izvestiia AN SSSR. Tekhnicheskaia kibernetika, (2), pp. 203-213. [in Russian language]
8. Lisitsyn V. M. et al. (1992). Iterative algorithm for multidimensional image analysis. International Archives of ISPRS, 29, Part B3, pp. 884-891.
9. Lisitsyn V. M. et al. (1993). Iterative algorithms for segmenting multidimensional images. Izvestiia RAN. Tekhnicheskaia kibernetika, (6), pp. 103-113. [in Russian language]
10. Lisitsyn V. M. et al. (1996). Application of random decision rules in laser locator image optimal segmentation algorithm. International Archives of ISPRS, 31, Part B3, pp. 463-466. [in Russian language]
11. Obrosov K. V., Lisitsyn V. M. (2017). Accuracy of laser-location range detection for flat probing of the surface of objects. Transmission, reception, processing and display of information on fast processes: proceedings of the ХXVIII All-Russian scientific and technical conference of the school-seminar. (pp. 407-411). Moscow. [in Russian language]
12. Petrov V.A. (Ed.), Lisitsyn V. M., Kim V. Ia. (2012). Active-passive multispectral complex of remote sensing. XXIII International scientific and technical conference «Lasers in science, technology, medicine»: proceedings. Vol. 23. (pp. 16-21). Moscow, [in Russian language]

+ - 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.2018.02.pp.003-009

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.2018.02.pp.003-009

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.