International Conference «Mathematical and Informational Technologies, MIT-2011»
(IX Conference «Computational and Informational Technologies for Science,
Engineering and Education»)

Vrnjacka Banja, Serbia, August, 27–31, 2011

Budva, Montenegro, August, 31 – September, 5, 2011

Привезенцев Д.Г.   Жизняков А.Л.  

Исследование характера изменения признаков самоподобия изображения при выполнении преобразований

Reporter: Привезенцев Д.Г.

     Существует широкий круг задач, в которых изображения рассматриваются как источник информации, на основе которой необходимо вынести некоторое решение. Основой решения таких задач является теория распознавания образов, которая особенно активно развивается в связи с развитием информационных технологий и созданием систем искусственного интеллекта.
     В настоящее время одним из развивающихся и перспективных направлений в цифровой обработке изображений является применение фрактального анализа. Развитию этого направления способствует тот факт, что большинство изображений в некоторой степени можно считать фракталом или мультифракталом.
     Основой создания новых методов обработки изображений является модель изображения, позволяющая описывать изображение в терминах того или иного теоретического подхода. Поэтому необходимо разработать и исследовать модель изображения, основанную на его фрактальных свойствах. В данном случае речь идет о фрактальной модели изображений. Так как для построения фракталов используются системы итерируемых функций, а изображение является псевдофракталом, то одним из возможных способов описания изображения является использование для этого систем итерируемых функций.
     Одним из возможных признаков изображения, получаемых с использованием фрактальной модели, который можно использовать для распознавания, является распределение локальных свойств самоподобия, которое отражает наиболее часто встречаемые участки на изображении.
     При использовании признака в задачах распознавания образов необходимо его инвариантное поведение относительно различных преобразований, например, таких как преобразование изменения яркости и поворота изображения.
     В докладе рассматриваются результаты исследования характера изменения признаков самоподобия изображения при выполнении преобразований над исходным изображением и возможности использования локальных признаков самоподобия для классификации и распознавания изображений.
 

Abstracts file: Короткие тезисы.doc
Full text file: Privezentsev.pdf


To reports list

© 1996-2019, Institute of computational technologies of SB RAS, Novosibirsk