Сравнительный анализ методов сегментации изображения для выделения лиц Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Решетневскце чтения

УДК 004.932

Ю. В. Борисов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ

ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ЛИЦ

Рассмотрены различные методы сегментации изображения.

Важную роль в процессе обработки изображений играет сегментация, т. е. разбиение изображения на непохожие по некоторому признаку области. Методы сегментации можно разделить на два класса: автоматические и интерактивные. В свою очередь автоматическая сегментация направлена на выделение областей изображения с известными свойствами и разбиение изображения на однородные области. Рассмотрим некоторые из методов разбиения изображения на однородные области.

Выращивание регионов - метод, основанный на том, что сначала на изображении по некоторому правилу выбираются центры регионов, к которым поэтапно присоединяются соседние точки. Это будет происходить до тех пор, пока ни одна точка не сможет быть присоединена ни к одному региону [1].

Методы дробления-слияния реализуются двумя этапами: дроблением и слиянием. Дробление начинается с некоторого разбиения изображения не обязательно на однородные области. Процесс дробления областей происходит до тех пор, пока не будет получено разбиение изображения (пересегментация), удовлетворяющее свойству однородности сегментов. Затем происходит объединение схожих соседних сегментов до тех пор, пока не будет получено разбиение

изображения на однородные области максимального размера [1].

В методах, основанных на операторах выделения краев, задача сегментации формулируется как задача поиска границ регионов. Методы поиска границ хорошо разработаны для полутоновых изображений (фильтры Roberts, Kirsch, Prewitt, Sobel).

Методы, основанные на применении фильтров Steerable, осуществляют дифференцирование по направлению. Для таких фильтров можно выбрать базис, через который выражается дифференцирование по любому направлению. Для поиска границ результаты применения базисных фильтров комбинируются.

Для распознавания лица на фотографии наиболее эффективным является метод выделения границ в совокупности с методом выращивания регионов. Такая комбинация позволит достаточно эффективно локализовать ключевые области.

Библиографическая ссылка

1. Самаль Д. И., Старовойтов В. В. Подходы и методы распознавания людей по фотопортретам. Ин-т техн. кибернетики Нац. акад. наук Беларуси. Минск, 1998.

Yu. V. Borisov

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

THE COMPARATIVE ANALYSIS OF IMAGE SEGMENTATION METHODS FOR DETECTING PEOPLE'S FACES

Various methods for image segmentation are considered.

© Борисов Ю. В., 2012

УДК 004.932

Ю. В. Борисов, А. С. Лисица

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

АНАЛИЗ МЕТОДОВ УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОИСКА ЛИНИЙ

Проведен сравнительный анализ различных методов коррекции изображения с выявлением необходимых условий для их использования при выполнении поиска линий.

В большинстве случаев фотографии, сделанные мо представить его в подготовленном для этих целей непрофессионально, имеют плохое качество. Поэтому виде.

для автоматического распознавания каких-либо эле- Можно выделить следующие виды искажений, ко-

ментов на таком изображении компьютеру необходи- торые возникают при любительской съемке: недоста-