Спецпроцесор для визначення характерних ознак на основі алгоритму SURF
Запропоновано структуру спецпроцесора реалізації алгоритму визначення характерних ознак відеооб’єкта на основі алгоритму SURF для спеціалізованої системи технічного зору.
Запропоновано структуру спецпроцесора реалізації алгоритму визначення характерних ознак відеооб’єкта на основі алгоритму SURF для спеціалізованої системи технічного зору.
Запропоновано варіант системи технічного зору на основі багатопроцесорної архітектури з використанням багатопортової пам’яті з рівним доступом усіх спецпроцесорів.
We consider a microcontroller implementation of an algorithm for extracting SURF features of an object in a video stream to be used in a specialized computer vision system.
Розглянуто вирішення вказаних задач за допомогою сплайнів. Із застосуванням сплайнів отримано єдину модель для усіх трьох задач й поєднано простоту розрахунків із гнучкістю моделі. Для фільтрації та сегментації акустичних сигналів застосовуються сплайн-фільтри, аналогічні фільтрам Савицького–Голея. Різна ширина фрагментів сплайна дає змогу досягти різного згладжування й відповідно виділення фрагментів різної деталізації. Інструментом виділення тонів серця є частотно-часовий LSS-аналіз, де розклад відбувається завдяки різномасштабній апроксимації сплайнами за методом найменших квадратів.
Запропоновано метод BOX перетворення, що відображає прямі на растрових зображеннях за точками перетину описаного навколо зображення квадрата. Відображення здійснюється за парами точок, через які проходять прямі, і має складність N2 . Число пар точок, що лежать на одній прямій, акумулюється в одній точці відображення. Це дає змогу виконати селекцію прямих за числом точок на них та фільтрувати окремі точки. Показано алгоритми прямого та оберненого перетворень та приклади перетворення зображень.