Применение сверхбольших кодовых книг при обработке и анализе цифровых изображений

( 4 Votes ) 
Категория: ИКТМ 2012 Автор: Владимир Лукин Просмотров: 901

УДК 681.325

ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРХБОЛЬШИХ КОДОВЫХ КНИГ ПРИ ОБРАБОТКЕ И АНАЛИЗЕ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

С.И.Русович, студент группы 558м

Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»

 

Постоянно возрастающие требования к эффективности методов цифровой обработки изображений обуславливают необходимость учета при обработке и анализе изображений все более высокоуровневой информации, к которой относится подобие участков разных изображений. В свою очередь для обеспечения приемлемой скорости поиска в больших кодовых книгах фрагментов изображений, подобных заданным фрагментам, необходимо наличие эффективных механизмов ускорения этого поиска. Одним из таких механизмов являются методы быстрой кластеризации данных.

В данной работе исследовалась эффективность различных методов кластеризации при использовании различных функций расстояния между блоками изображений. Показано, что при применении в качестве функции расстояния между элементами Эвклидова расстояния, результаты для различных методов сравнимы. Но при использовании корреляции Пирсона (это позволяет находить более похожие блоки) кластеризация по граничному элементу множества превосходит результаты поиска по сравнению с другими алгоритмами (такими, как кластеризация медианным сечением).

В работе также были исследованы влияние размера и состава кодовой книги на эффективность поиска, зависимость роста ошибки поиска от величины ускорения при кластеризации, проведен сравнительный анализ эффективности кластеризации с полным перебором и случайным поиском.

Показано, что кластеризация способна обеспечить ускорение поиска по сравнению с полным перебором в 100 – 1000 раз при увеличении ошибки поиска на 10 -15%.