РАЗРАБОТКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОСТОЯННЫХ ПЕРЕСЧЕТА ЦИФРОВЫХ ТЕКСТОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА БАЗОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ

Н. В. Белоус, А. И. Красов

Анотація


Предложен вычислительный метод определения постоянных пересчета цифровых текстовых изображений на базовое изображение. Имеет место противоречие между необходимостью использовать кубической модели постоянных пересчета и малым количеством реперных пар «символ текущего кадра – символ базового кадра» на первых этапах отождествления символов текущего и базового кадров. Для выхода из сложившегося противоречия в статье предложено многоэтапное увеличение порядка постоянных пересчета с уточнением их параметров с одновременным увеличением количества используемых для их расчета пар реперных символов. Для обеспечения практически равной точности оценок координат символов на всем кадре реперные символы распределяются равномерно на кадре, а из множества кандидатов исключаются оценки положений близких символов. В реперные символы отбираются только пары «символ текущего кадра – символ базового кадра», модуль суммарного отклонения между оценками координат, которых меньше соответствующего среднего значения в выбранной совокупности отождествленных пар.
Так же в статье введены показатели точности определения координат символов на базовом кадре как реперных символов так и всех остальных символов, расположенных на цифровом изображении.

Ключові слова


обработка изображений; текстовое изображение; реперные символы; постоянные пересчета; показатели точности определения координат символов на кадре

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Burger, W. and Burge, M.J. (2009), Principles of Digital Image Processing. Fundamental Techniques, Springer, 272 p.

Solomon, C. and Breckon, T. (2013), Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab, John Wiley & Sons, Ltd, 344 p.

Belous, N.V. and Melnik, R.N. (2016), “Vyichislitelnyiy metod opredeleniya postoyannyih proektivnogo preobrazovaniya i perescheta koordinat sistemyi koordinat tekuschego kadra v sistemu koordinat bazovogo”, Vestnik ZNTU, unpublished.

Duma, D.P. (2007), Zagalna astrometriya, Naukova dumka, Kyiv, 600 p.

Kiselev, A.A. (1989), Teoreticheskie osnovaniya fotograficheskoy astrometrii, Nauka, Gl. red. fiz-mat. lit, Moscow, 264 p.

Sasian, M.J. (2013), Introduction to aberrations in optical imaging systems, Cambridge University Press, 261 p.

Ermakov, S.M. and Zhiglyavskiy, A.A. (1987), Matematicheskaya teoriya optimalnogo eksperimenta, Nauka, Moscow, 320 p.

Kuhn, H.W. (2009), “The Hungarian Method for the Assignment Problem”, Springer Berlin Heidelberg, рp. 29–47.

Singh, S., Dubey, G.C. and Shrivastava, R. (2012), “A Comparative Analysis of Assignment Problem”, OSR Journal of Engineering (IOSRJEN), Vol. 2, Is. 8, pр. 1–15.

Hazewinkel, M. (2001), Encyclopaedia of Mathematics, Springer Netherlands, 732 p.

Bjorck, A. (1996), Numerical Methods for Least Squares Problems, Society for Industrial and Applied Mathematics, 408 p.

Savanevych, V.E., Movsesian, Ya.S. and Dihtyar, N.Yu. (2016), “Vychislitel'nyy metod vybora opornykh zvezd na tsifrovykh kadrakh”, Systemy obrobky informacii', Vol. 7 (134), pp. 37–45.

Dax, A. (2000), “A modified Gram–Schmidt algorithm with iterative orthogonalization and column pivoting”, Linear Algebra and its Applications, Vol. 310 (1–3), pp. 25–42.

ALGLib (2015), available at www.alglib.net/ (accessed 16 October 2015).

Venttsel, E.S. and Ovcharov, L.A. (2002), Teoriya veroyatnosti i ee inzhenernyie prilozheniya, 2-nd ed., Vysshaya shkola, Moscow, 480 p.

Prohorov, Yu.V. (Ed.) (2003), Veroyatnost i matematicheskaya statistika, Bolshaya rossiyskaya entsiklopediya, Moscow, 912 p.

Kobzar, A.I. (2006), Prikladnaya matematicheskaya statistika. Dlya inzhenerov i nauchnyih rabotnikov, Fizmatlit, Moscow, 816 p.

Kallenberg, O. (1997), Foundations of Modern Probability, Springer, 535 p.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Wilhelm Burger Mark J. Burge Principles of Digital Image Processing / Wilhelm Burger Mark J. – Fundamental Techniques. – Springer. – 2009. – 272 p.

2. Solomon C. Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab / C.Solomon, T.Breckon. – John Wiley & Sons, Ltd. – 2011. – 344 p.

3. Белоус Н.В. Вычислительный метод определения постоянных проективного преобразования и пересчета координат системы координат текущего кадра в систему координат базового / Н.В. Белоус, Р.Н. Мельник // Вестник ЗНТУ.

4. Дума Д.П. Загальна астрометрія : навч. посібник / Д.П. Дума. – К. : Наукова думка, 2007. – 600 с.

5. Киселев А.А. Теоретические основания фотографической астрометрии / А.А. Киселев. – М. : Наука, 1989. – 264 с.

6. Sasian M.J. Introduction to aberrations in optical imaging systems / M.J. Sasian. – Cambridge University Press, 2013. – 261 р.

7. Ермаков С.М. Математическая теория оптимального эксперимента / С.М. Ермаков, А.А. Жиглявский. – М. : Наука, 1987. – 320 с.

8. Kuhn H.W. The Hungarian Method for the Assignment Problem / H.W. Kuhn // Springer Berlin Heidelberg. – 2009. – Рр. 29–47.

9. Singh S. A Comparative Analysis of Assignment Problem / S.Singh, G.C. Dubey, R.Shrivastava // OSR Journal of Engineering (IOSRJEN). – Vol. 2. – Is 8. – 2012 – Рр. 1–15.

10. Hazewinkel M. Encyclopaedia of Mathematics / M.Hazewinkel. – Springer Netherlands, 2001 – 732 p.

11. Björck A. Numerical Methods for Least Squares Problems / A.Björck. – Society for Industrial and Applied Mathematics, 1996. – 408 р.

12. Саваневич В.Е. Вычислительный метод выбора опорных звезд на цифровых кадрах / В.Е. Саваневич, Я.С. Мовсесян, Н.Ю. Дихтяр // Системи обробки інформації. – 2016. – Вип. 7 (134). – С. 37–45.

13. Dax A. A modified Gram–Schmidt algorithm with iterative orthogonalization and column pivoting / D.Achiya // Linear Algebra and its Applications. – 2000. – № 310 (1–3). – Рp. 25–42.

14. ALGLib [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.alglib.net/.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятности и ее инженерные приложения : учеб. пособие для втузов / Е.С. Вентцель Л.А. Овчаров. – 2-е изд., стер. – М. : Высш. шк., 2000. – 480 с.

16. Вероятность и математическая статистика : энциклопедия / Под ред. Ю.В. Прохорова. – М. : Большая российская энциклопедия, 2003. – 912 с.

17. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А.И. Кобзарь. – М. : Физматлит, – 2006. – 816 с.

18. Kallenberg O. Foundations of Modern Probability / O.Kallenberg. – Springer, 1997. –535 с.





DOI: https://doi.org/10.26642/tn-2016-3(78)-56-65

Copyright (c) 2016 Н. В. Белоус, А. И. Красов

Це видання ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із Зазначенням Авторства - Некомерційна 4.0 Міжнародна.