ДЕТЕКЦИЯ ТОРОСИСТЫХ УЧАСТКОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ СНЕЖНО-ЛЕДОВОЙ ПОВЕРХНОСТИ : DETECTION OF HUMMOCKY AREAS ON IMAGES OF SNOW AND ICE SURFACE

• Main Authors: Путинцев, Д.Н., Усилин, С.А.
• Format: Text
• Language: Russian
• Published: Международный научно-исследовательский журнал 2018
• Subjects: обработка изображений; компьютерное зрение; характерные точки; торосы; снежно-ледовый покров; Арктическая зона; image processing; computer vision; characteristic points; hummocks; snow and ice cover; Arctic zone; Arctic
• Online Access: https://dx.doi.org/10.23670/irj.2018.72.6.08; https://research-journal.org/wp-content/uploads/2018/06/6-1-72.pdf#page=45

В работе предложен вычислительно эффективный подход к решению задачи обнаружения торосистых участков на изображениях снежно-ледовой поверхности. Приведен краткий обзор возможностей различных детекторов характерных точек и проведено исследование натурных стендов изображений арктической зоны с использованием дескрипторов характерных точек. Показано, что на реальных изображениях использование дескрипторов SURF, SIFT и ASIFT дает достаточную плотность покрытия характерными точками на торосистых участках поверхности. Результаты работы показали применимость предложенного подхода для детекции торосов в задачах компьютерного зрения, работающих в реальном времени. : A computationally effective approach to solving the problem of detecting hummocky areas on images of a snow and ice surfaces is proposed in the paper. A brief review of the capabilities of various detectors for characteristic points is given, and a study of full-scale stands of images of the Arctic zone using descriptors of characteristic points is carried out. It is shown that the use of SURF, SIFT and ASIFT descriptors on real images gives sufficient coverage density for characteristic points on hummocky areas of the surface. The results of the work showed the applicability of the proposed approach for the detection of hummocks in real-time computer vision problems. : №06(72) (2018)