Детектори та дескриптори зображень.

  • Визначення та принципи. Глобальні і локальні особливості зображення.
  •     
  • Математичні принципи масштабно-інваріантних дескрипторів зображень.
  •     
  • Загальний підхід до побудови детекторів.
  •     
  • Побудова масштабно-незалежних детекторів SIFT.
  •     
  • Використання масштабно-інваріантних дескрипторів для реєстрації зображень.
  •     

    Література.

    1. Awad A.I. Image Feature Detectors and Descriptors. Foundations and Applications/ Ali Ismail Awad, Mahmoud Hassaballah .— New York Dordrecht Heidelberg London: Springer, 2016 .— 437 p.
    2. An Improved SIFT Algorithm for Unmanned Aerial Vehicle Imagery / JM.Li, D.Yan, G.Wang, L.Zhang // 35th International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE35) / IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 17, 2014 .— P.1-7.
    3. Anqi Xu. SURF: Speeded‐Up Robust Features / Anqi Xu, Gaurav Namit; COMP 558 – Project Report .— McGill University, 2008 .— 35 p.
    4. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features / M.Calonder, V.Lepetit, C.Strecha, P.Fua .— Lausanne, Switzerland: CVLab, EPFL, 2009 .— 14 p.
    5. Data Breach
    6. Fundamentals of Features and Corners
    7. IPOL Journal · Image Processing On Line
    8. Hong-Mei ZHANG. Improved SURF Algorithm and Its Application in Seabed Relief Image Matching / Hong-MeiZHANG, Le YANG, Ming-Long LI // ITM Web of Conferences .— 2017 .— №12 .— P.1-6.
    9. Karami E. Image Matching Using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: Performance Comparison for Distorted Images / E.Karami, S.Prasad, M.Shehata // arXiv preprint arXiv:1710.02726 .— 2017 .— P.1-24.
    10. Mathematics of Harris corner point detection
    11. Oyallon E. An Analysis of the SURF Method / E.Oyallon, J.Rabin // IPOL Image Processing On Line .— 2015 .— №5 .— P.176–218.
    12. Rey-Otero, Ives and Mauricio Delbracio. Anatomy of the SIFT Method./ IPOL Journal.— 4 (2013) .— P.370-396.
    13. Rosten E. Faster and better: a machine learning approach to corner detection / E.Rosten, R.Porter, T.Drummond // arXiv:0810.2434v1 [cs.CV] 14 Oct 2008 .— P.1-35.
    14. SIFT(Scale-invariant feature transform)
    15. SUSAN - A New Approach to Low Level Image Processing
    16. Аксенов О.Ю. Совмещение изображений / О.Ю.Аксенов // Цифровая обработка сигналов. .— 2005 .— №3 .— C.52-55.
    17. Аксенов О.Ю. Обнаружение объектов на изображениях при изменяющихся условиях наблюдения / О.Ю.Аксенов // Цифровая обработка сигналов. .— 2006 .— №2 .— C.40-44.
    18. Алгоритм сопоставления изображений на основе скользящих гистограмм направленных градиентов / Д.Мирамонте-Харамилло, В.Х.Диас-Рамирес, В.И.Кобер, В.Н.Карнаухов // Информационные процессы .— 2014 .— №1(14) .— C.56–63.
    19. Алпатов Б.А. Методы обработки и анализа изображений в бортовых системах обнаружения и сопровождения объектов/ Б.А.Алпатов, П.В.Бабаян // Цифровая обработка сигналов. .— 2006 .— №2 .— C.45-51.
    20. Гончаренко М.О. Сравнительный анализ фетодов формирования дескрипторов изображений в контексте задачи сегментации видеопотока/ М.О.Гончаренко // Бионика интеллекта .— 2015 .— №2(85) .— C.90-94.
    21. Лукашевич П.В. Масштабно-инвариантный алгоритм обнаружения областей изображений / П.В.Лукашевич, Б.Залесский // Информатика. Обработка изображений. .— 2011 .— №3 .— C.118-128.