Генератор тестовых изображений для детекторов углов / Image generator for testing corner detectors

Егоров Д.П. / Egorov, D.P.
Институт радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова Российской академии наук / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Кравченко О.В. / Kravchenko, O.V.
Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН / Federal Research Center «Computer Science and Control» of RAS
Митрофанова А.Ю. / Mitrofanova, A.Yu.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана / Bauman Moscow State Technical University
Чуриков Д.В. / Churikov, D.V.
Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН; Институт радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова РАН / Scientific and Technological Center for Unique Instrumentation RAS; Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Выпуск в базе РИНЦ
Егоров Д.П., Кравченко О.В., Митрофанова А.Ю., Чуриков Д.В. Генератор тестовых изображений для детекторов углов // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 2(36). С. 28–36. DOI: 10.25210/jfop-2002-028036
Egorov, D.P., Kravchenko, O.V., Mitrofanova, A.Yu., Churikov, D.V. Image generator for testing corner detectors // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 2(36). P. 28–36. DOI: 10.25210/jfop-2002-028036


Аннотация: В работе описан процесс разработки генератора простых геометрических фигур и синтез изображений вен для исследования модификаций детектора Харриса и более объективной оценки их качества, а также для уменьшения ресурсов, затрачиваемых на сбор рисунков кровеносной системы. Особое внимание уделено основным идеям и приёмам, используемым для создания генераторов: работе с цветом, определению координат возможных точек пересечения многоугольников, видимости углов, и аппроксимации кривых. Ключевые моменты пояснены иллюстрациями. Приведены примеры сгенерированных изображений.
Abstract: The paper describes the development process of synthetic image generators (simple geometric shapes and veins) to study the modifications of the Harris detector and a more objective assessment of their quality, as well as to reduce the resources spent on collecting vein patterns. Particular attention is paid to the basic ideas and techniques used to create generators: working with color, determining the coordinates of possible intersection points of polygons, the visibility of corners, and approximating curves. Key points are illustrated. Examples of generated images are provided.
Ключевые слова: генератор, цветовая модель, пересечение отрезков, видимость точки, аппроксимация кривых, биометрическая идентификация, синтетические данные, синтезатор тестовых данных, corner detector, generator, color model, intersection of segments, point visibility, curve fitting, biometric identification, synthetic data, генератор


Литература / References
  1. Sun, S., Li, S., and Guo, Z. Binary Filter for Fast Vessel Pattern Extraction //Neural Processing Letters. 2019. Vol. 49. No. 3. P. 979-993.
  2. Hong, H. G., Lee, M. B., and Park, K. R. Convolutional neural network-based finger-vein recognition using NIR image sensors // Sensors. 2017. Vol. 17. No. 6. P. 1297.
  3. Детекторы углов, 2014, URL: https://habr.com/ru/post/244541/ (дата обращения: 20.02.2020)
  4. Cui, J. et al. Corners detection on finger vein images using the improved Harris algorithm // Optik. 2014. Vol. 125. No. 17. P. 4668-4671.
  5. Harris, C. G. et al. A combined corner and edge detector //Alvey vision conference. 1988. Vol. 15. No. 50. P. 10-5244.
  6. Tuytelaars, T. et al. Local invariant feature detectors: a survey //Foundations and trends® in computer graphics and vision. 2008. Vol. 3. No. 3. P. 177-280
  7. Förstner W., Gülch E. A fast operator for detection and precise location of distinct points, corners and centres of circular features // Proc. ISPRS intercommission conference on fast processing of photogrammetric data. 1987. P. 281-305.
  8. Pei, S. C., Ding, J. J. Improved harris’ algorithm for corner and edge detections // IEEE International Conference on Image Processing. IEEE. 2007. Vol. 3. P. III-57-III-60.
  9. Mahmoodi, S., Gunn, S. Scale space smoothing, image feature extraction and Bessel filters // Scandinavian Conference on Image Analysis. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011. P. 625-634.
  10. CVonline: Image Databases, URL: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm (дата обращения: 20.02.2020)
  11. Idiap Dataset Distribution Portal URL: https://www.idiap.ch/dataset/vera-fingervein, (датаобращения: 20.02.2020)
  12. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV, URL: http://robocraft.ru/blog/computervision/402.html (дата обращения: 20.02.2020)
  13. Простой алгоритм определения пересечения двух отрезков, 2015, URL: https://habr.com/ru/post/267037/ (дата обращения: 20.02.2020)
  14. Ченцов О.В., Скворцов А.В. Обзор алгоритмов построения оверлеев многоугольников // Вестн. Том. гос. ун-та. 2003. № 280. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-algoritmov-postroeniya-overleev-mnogougolnikov (дата обращения: 20.02.2020).
  15. Методы определения принадлежности точки многоугольнику, 2016, URL: https://habr.com/ru/post/301102/(датаобращения: 20.02.2020)
  16. Кудрина М. А., Мурзин А. В. Аффинные преобразования объектов в компьютерной графике // НиКа. 2014. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/affinnye-preobrazovaniya-obektov-v-kompyuternoy-grafike (дата обращения: 20.02.2020)
  17. Кравченко В. Ф., Чуриков Д. В. Анализ временных рядов комплексными WA-системами функций Кравченко // Электромагнитные волны и электронные системы. 2010. Т. 15. № 7. С. 3-17.
  18. Кравченко В. Ф., Кравченко О. В., Чуриков Д. В. Применение R-функций, атомарных и WA-систем функций в информационных технологиях. Обзор // Актуальные проблемы современного образования. 2018. Т. 2. С. 13-23.
  19. Кравченко В. Ф., Чуриков Д. В., Юрин А. В. Аналитическое описание локусов сложной формы r-операциями и атомарными функциями. Цифровая обработка сигналов и изображений // Успехи современной радиоэлектроники. 2007. № 3. С. 6-37.
  20. Кравченко В. Ф., Чуриков Д. В. Цифровая обработка сигналов атомарными функциями и вейвлетами. М.: Техносфера, 2019. 182 с. ISBN978-5-94836-506-0
  21. Синельников Р.Д., Синельников Я.Р., Синельников А.Я. Атлас анатомии человека. В 4-х томах. Том 3. Учение о сосудах и лимфоидных органах. М.: Новая волна, 2020. 216 с. ISBN: 978-5-7864-0201-9