Vývoj

Detekcia významných oblastí v obraze

V spolupráci s Fakultou matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského sme realizovali výskumný projekt týkajúci sa detekcie významných oblastí v obraze, ktorého výsledkom je softvér použiteľný v praxi v mnohých oblastiach života, ako napríklad kompresia obrazu, hodnotenie kvality obrazu a videa, detekcia objektov, retargeting, tvorba náhľadov a mnoho ďalších.
Výskum vychádza zo skutočnosti, že vizuálne vnímanie človeka a spracovanie obrovského množstva vizuálnych informácií (108 – 109 bitov za sekundu) je pre človeka veľmi náročná úloha. Človek nedokáže vidieť všetko okolo neho, ale niektoré veci priťahujú na seba vizuálnu pozornosť reflexívne (nezávisle na nejakej úlohe), iné veci zámerne, v závislosti od nejakej úlohy (selektívna pozornosť) .

Vizuálna pozornosť

Legenda:
1 – Voľný nezávislý pohľad
2 – Pohľad pri úlohe zistiť vek postáv na obraze
3 – Pohľad pri úlohe zistiť činnosti, ktorú robili pred príchodom neočakávanej návštevy
4 – Pohľad pri úlohe zapamätať si, čo majú postavy oblečené
5 – Pohľad pri úlohe zapamätať si pozíciu postáv a objektov v miestnosti
6 – Pohľad pri úlohe odhadnúť, ako dlho sa zdrží návšteva

Cieľom výskumu bolo teda redukovať čo najefektívnejšie množstvo týchto informácií prostredníctvom vizuálnej pozornosti, ktorá slúži na selekciu oblastí v scéne (tzv. významné oblasti), ako aj detekovať hlavné oblasti vnemov prostredníctvom PC. 

Na určovanie významných oblastí boli použité výpočtové modely, ktoré sú štandardne založené na detekcii príznakov v obraze a ich následnej kombinácií, pričom výsledná mapa významných oblastí predstavuje šedoúrovňovú mapu. 

V pôvodnom modeli, ktorý je založený na kombinácii príznakov (farba, intenzita a textúra), autori navrhli novú stratégiu kombinácie týchto príznakov, ktorá v kontrastnej mape potláča oblasti nesprávne označené ako významné. Táto stratégia používa na potlačenie sporných oblastí lokálnu kontextovú informáciu a zvýraznenie pravých výrazných oblastí.
Nami použitý systém, resp. model je nadstavbou pôvodného modelu a spočíva v detekcii 4 príznakov (farba, intenzita, textúra a kľúčové body - DLR). Tieto príznaky sú následne kombinované do jednej mapy a použitím potlačenia nepravo významných oblastí je vytvorená výsledná mapa významných oblastí.

Výber použitých príznakov

Porovnanie výsledkov jednotlivých metód

a) Originálny obrázok
b) Mapa významných oblastí s použitím funkcie DLR
c) Itti (model)
d) CSI (model)

 
To Top