PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG DỰA TRÊN CẤU TRÚC KẾT CẤU NGOẠI HÌNH
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2025.592Từ khóa:
thị giác máy, xử lý ảnh, khớp ảnh, phát hiện đối tượngTóm tắt
Bài báo mô tả một phương pháp phát hiện đối tượng dựa trên cấu trúc ngoại hình VTS (Visual Texture Structure). Một số cấu trúc ngoại hình mẫu được lựa chọn để so khớp ảnh, từ đó phát hiện đối tượng trong ảnh thu nhận được. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp này có thể phát hiện đối tượng trong ảnh với độ tin cậy cao, có thể phát hiện đối tượng trong điều kiện thông thường, ảnh có nhiễu và trong các điều kiện ánh sáng thay đổi hoặc đối tượng bị che khuất một phần.
Tài liệu tham khảo
[1]. Ahn, J. H., Lee, J. Y. (2013). Robust Object Detection under Occlusion and Partial Occlusion, Robust Object Detection under Occlusion and Partial Occlusion, Volume: 22, Issue: 1.
[2]. Archana, J., & Aishwarya, P. (2016). A Review on the Image Sharpening Algorithms Using Unsharp Masking, Int. J. Eng. Sci. Comput., 6, 8729–8733.
[3]. Ballard, D. H. (1981). Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes, Pattern Recognition.
[4]. Borgefors, G. (1988). Hierarchical chamfer matching: A parametric edge matching algorithm, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 10(6), 849–865.
[5]. Brown, L. G. (1992). A Survey of Image Registration Techniques, ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 24, No. 4, 1992.
[6]. Fouda, Y. M., & Khan, A. R. (2015). Normalize Cross Correlation Algorithm in Pattern Matching Based on 1-D Information Vector, Trends in Applied Sciences Research, 10, 195-206.
[7]. Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital Image Processing, 4th ed., Pearson.
[8]. Olson, C. F., Huttenlocher, D. P. (1997). Automatic Target Recognition by Matching Oriented Edge Pixels, IEEE TRANS. ON IMAGE PROCESSING, vol. 6, no. 1, 1997.
[9]. Rucklidge, W. J. (1997). Efficiently locating objects using the Hausdorff distance, International Journal of Computer Vision, 24(3), 251–270.
[10]. Shin, J., Kim, J., & Kim, K. (2010). A Noise Generation Model for Gaussian Noise in Digital Images, International Journal of Imaging Systems and Technology.
[11]. Sobel, I., & Feldman, G. (1968). A 3x3 Isotropic Gradient Operator for Image Processing, Stanford Artificial Intelligence Project.
[12]. Tanimoto, S. L. (1981). Template matching in pyramids, Computer Graphics and Image Processing, 16, 356–369, 1981.
[13]. Vasanthapriya, K, Vaishnavi, P., Nithya Lakshmi.A, “Implementation of SAD algorithm for motion estimation”, IJARIIE-ISSN(O)-2395-4396, Vol-3 Issue-2 2017.
