Detekce objektů v reálných obrazových datech

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG43__%2F14%3A00523122" target="_blank" >RIV/60162694:G43__/14:00523122 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://vavtest.unob.cz/registr" target="_blank" >http://vavtest.unob.cz/registr</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Detekce objektů v reálných obrazových datech

Popis výsledku v původním jazyce

Tento článek popisuje algoritmus využívající dvě metody pro převod šedotónového obrazu infra kamery na binární obraz. První metoda určuje globální prahovou hodnotu, s využitím Otsuova algortimu, a druhá metoda využívá lokální prahování. Metoda globální prahové hodnoty je většinou rychlejší než metoda lokálního prahování a poskytuje dobré výsledky pro specifické podmínky počasí jako je detekce objektů v zimním období. Ve specifických případech, získané obrazy mají dobré kontrastní podmínky. Existuje mnoho technik lokálního prahování, které spočívají v určení prahové hodnoty pro každý obrazový bod na základě informací o sousedních pixelech. Tato metoda je vhodná pro detekci objektů v infračerveném obraze v náročných kontrastních podmínkách, např. v letním období, nebo v městském prostředí. V navrženém algoritmu, jsme využili kombinovanou metodu, která obsahuje jak metodu globálního určení prahové hodnoty, tak metodu lokálního prahování. Použití lokální metody v algoritmu závisí na veliko

Název v anglickém jazyce

Object detection using imaging data

Popis výsledku anglicky

This article describes an algorithm that uses two methods to convert grayscale image infrared cameras to a binary image. The first method determines the global threshold value, using Otsu algortimu, and the second method utilizes local thresholding. Global thresholding is usually faster than a local thresholding method and provides good results for specific weather conditions such as object detection in winter. In specific cases, acquired images have good contrast conditions. There are many local thresholding techniques, which determinate thresholds for each pixel based on the information about the neighbour pixels. This method is suitable for object detection in infrared image contrast in challenging conditions, eg. during the summer period, or in theurban environment. In the proposed algorithm, we used the combined method, which contains both a method of determining a global threshold and local thresholding method. The use local methods in the algorithm depends on the size of detect

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

KA - Vojenství

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Měření, diagnostika a spolehlivost palubních soustav letadel

ISBN

978-80-7231-970-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

221-232

Název nakladatele

Univerzita Obrany

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

22. 10. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—