| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
19 | 10 | 2021
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.

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)

 

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

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 450 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2021.06.pp.019-028

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 450 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2021.06.pp.019-028

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
SEMIEXPO 2021
Rambler's Top100 Яндекс цитирования