НОВІ МЕТОДИ ПОПЕРЕДНЬОЇ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ ВІДСТЕЖЕННЯ ПЕРЕМІЩЕННЯ МНОЖИН БІОЛОГІЧНИХ ОБ'ЄКТІВ
Ключові слова:
класифікація, процес відстеження, множини біологічних об'єктів, алгоритми попередньої обробки зображень, порівняння зображеньАнотація
Дослідження алгоритмів для відстеження динаміки руху різних біологічних об'єктів є актуальним. На вибір оптимальних методів і алгоритмів відстеження об'єктів, для конкретного завдання, сильно впливають особливості і характеристики цих об'єктів і умови їх візуалізації. Тому, щоб автоматизувати процеси адаптації алгоритмів розпізнавання-відстеження, в статті розглядаються кілька варіантів алгоритмів для стеження за об'єктами реалізованими в проектах Labview. Специфіка цих об'єктів, умови їх візуалізації і параметри моделі сильно впливають на вибір методів і алгоритмів, які є оптимальними для конкретного завдання. Тому в цій статті для автоматизації процесів адаптаційних алгоритмів розпізнавання-відстеження запропоновано кілька алгоритмів попередньої обробки кадрів з використанням інструментів NI Labview і Vision Assistant. Попередня обробка включала вирівнювання загальної фонової яскравості зображення, усунення високочастотного шуму і різних артефактів (виділені області, проміжки, переломи) з вихідного зображення, контрастності, порогового значення, бінаризації і інших функціональних перетворень. Проекти дозволяють швидко змінювати шаблони для навчання і перепідготовки системи. Вони адаптуються до швидкості об'єктів і статистичних характеристик шуму в зображеннях. У статті обговорюються нові методи попередньої обробки зображень для алгоритмів, які відстежують динаміку руху різних біологічних об'єктів. Будуть представлені і проаналізовані експерименти, проведені для тестування трекерів на реальних відеофайлах.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 456