| Русский Русский | English English |
   
Главная Текущий номер
24 | 02 | 2020
10.14489/vkit.2020.01.pp.018-026

DOI: 10.14489/vkit.2020.01.pp.018-026

Головкин М. Е.
ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЕГМЕНТИРОВАННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ КРОССПЛАТФОРМЕННОЙ СРЕДЫ QT
(c. 18-26)

Аннотация. Представлена информация о разработанной на основе среды Qt программе, позволяющей позиционировать исходное изображение объекта внутри поля внимания, в целях упрощения процедуры формирования признаков объекта, инвариантных к сдвигу, изменению масштаба и повороту его изображения. Приведен обзор современных методов и программных средств для масштабирования изображений. Даны описания алгоритма работы программы и серии вычислительных экспериментов.

Ключевые слова:  программные системы; устройства для распознавания изображений; цифровая обработка изображений; анализ изображений; позиционирование изображений; масштабирование изображений.

 

Golovkin M. E.
POSITIONING IMAGES OF SEGMENTED OBJECTS BASED ON QT CROSS-PLATFORM ENVIRONMENT
(pp. 18-26)

Abstract. The article provides information about the program developed on the basis of the Qt environment, which allows positioning the original image of an object within the field of attention in order to simplify the procedure for generating object features that are invariant to shift, change scale, and rotate its image. Provides an overview of modern methods and software tools for scaling images. The algorithm of the program and a series of computational experiments is described. During the first series, the program positions the image of a triangle within the field of attention using various scaling methods. According to the results of this series, it was concluded which method of scaling an image of an object gives the least loss of quality. In other series of experiments, the program centers and scales the images of a square and a circle inside the attention field with different sizes of the attention field (selection frame) corresponding to a single image scaling factor. Following the results of each series of e

Keywords: Software systems; Devices for image recognition; Digital image processing; Image analysis; Image positioning; Image scaling.

Рус

М. Е. Головкин (Российский государственный социальный университет, Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

M. E. Golovkin (Russian State Social Unversity, Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Рус

1. Головкин М. Е., Краснов А. Е. Обзор современных методов выделения инвариантных признаков для распознавания изображений // Актуальные проблемы современной науки. 2016. № 4(89). С. 209 – 212.
2. Головкин М. Е., Краснов А. Е. Обзор программных систем распознавания изображений // Аспирант. 2018. № 3. С. 22 – 31.
3. Савченко А. В. Распознавание изображений на основе вероятностной нейронной сети с проверкой однородности // Компьютерная оптика. 2013. Т. 37, № 2. С. 254 – 262.
4. Трубаков А. О., Селейкович М. О. Сравнение интерполяционных методов масштабирования растровых изображений // Научно-технический вестник Брянского государственного университета. 2017. № 1. С. 92 – 97.
5. Сазонов В. В., Щербаков М. А. Качественное увеличение деталей изображения // Надежность и качество: тр. Междунар. симпозиума. Пенза, 2013. Т. 1. С. 347 – 349.
6. Соловьев Н. В., Шифрис Г. В. Улучшение качества сжатых изображений предварительным масштабированием // Информационно-управляющие системы. 2011. № 3. С. 15 – 23.
7. Изменить размер изображений [Электронный ресурс]. URL: https://helpx.adobe.com/ru/photoshop/ using/resizing-image.html (дата обращения: 06.05.2019).
8. iRedSoft Image Resizer 5.45. Описание [Электронный ресурс]. URL: https://www.softportal. com/software-42150-iredsoft-image-resizer.html (дата обращения: 06.05.2019).
9. SmallFoto 7.1. Описание [Электронный ресурс]. URL: https://www.softportal.com/software-3912-smallfoto.html (дата обращения: 07.05.2019).
10. SmallFoto v 7.1. Описание [Электронный ресурс]. URL: http://www.ln-soft.narod.ru/ (дата обращения: 07.05.2019)
11. Сравнение объективных методов оценки качества цифровых изображений [Электронный ресурс] / А. В. Кокошкин и др. // Журнал радиоэлектроники. 2015. № 6. URL: http://jre.cplire.ru/alt/jun15/ 15/text.pdf.
12. Процедура итерационного масштабирования изображений с адаптивной фильтрацией / И.Ю. Давыдов и др. // Сб. тр. XXV Междунар. науч.-техн. конф., посвященной 160-летию со дня рождения А. С. Попова. Воронеж, 2019. С. 198 – 201.

Eng

1. Golovkin M. E., Krasnov A. E. Review of modern methods for identifying invariant features for image recognition [In Russian]. Actual Problems of Modern Science. 2016. 4(89), рр. 209-212.
2. Golovkin M. E., Krasnov A. E. Review of image recognition software systems [In Russian]. Postgraduate. 2018. 3. рр. 22-31.
3. Savchenko A. V. Image recognition based on a probabilistic neural network with uniformity testing [In Russian]. Computer Optics. 2013. 37(2). рр. 254-262.
4. Trubakov A. O., Seleykovich M. O. Comparison of interpolation scaling methods for raster images [In Russian]. Scientific and Technical Bulletin of Bryansk State University. 2017. 1. рр. 92-97.
5. Sazonov V. V., Shcherbakov M. A. Qualitative increase in image details [In Russian]. Reliability and quality: proceedings of the International Symposium. Penza: PSU Publisher, 2013. 1. рр. 347-349.
6. Solovyev N. V., Shifris G. V. Improving the quality of compressed images by prescaling [In Russian]. Management Information Systems. 2011. 3. рр. 15-23.
7. Resize images. Source: URL: https://helpx. adobe.com/ru/photoshop/using/resizing-image.html
8. iRedSoft Image Resizer 5.45 – description. Source: URL: https://www.softportal.com/software-42150- iredsoft-image-resizer.html
9. SmallFoto 7.1 – description. Source: URL: https://www.softportal.com/software-3912-smallfoto.html
10. SmallFoto v 7.1. Source: URL: http://www.ln-soft.narod.ru/
11. Kokoshkin A. V., Korotkov V. A., Korotkov K. V., Novichikhin E. P. Comparison of objective methods for assessing the quality of digital images [In Russian]. Journal of Radioelectronics [electronic journal]. 2015. 6. Source: URL: http://jre.cplire.ru/alt/jun15/15/text.pdf
12. Davydov I. Yu, Klimov D. V., Klimov R. V., Markeeva N. V. Procedure for iterative scaling of images with adaptive filtering [In Russian]. Collection of papers of the XXV International Scientific and Technical Conference dedicated to the 160th anniversary of A. S. Popov. Voronezh: VSU Publishing House, 2019. рр. 198-201.xperiments, measurements of the sizes of positioned objects were carried out and the dependence of the ratio of their areas on the scaling factor was established. The difference between the maximum and minimum ratio of the coefficients for each series of experiments is calculated. On the basis of the data obtained, it was concluded that for further work with segmented objects of the scene and their positioning in the field of attention, the size of the selection frame of 256256 pixels can be considered reference.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 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.2020.01.pp.018-026

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 350 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.2020.01.pp.018-026

and fill out the  form  

 

.

 

 

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