Porównanie arytmetyki przyrostów i p odejścia bayesowskiego przy wykrywaniu obszarów cienia akustycznego na obrazach z sonaru

• Autorzy: Mariusz Borawski , Kesra Nermend

Warianty tytułu

Comparison of interval arithmetic and Bayes app roach in detecting acoustic shadow areas on sonar images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Wykrywanie cienia akustycznego jest jednym z poważniejszych problemów praktycznych przy analizie obrazu sonarowego. Sonar jest urządzeniem służącym do zobrazowania dna akwenów wodnych. Cień akustyczny jest brakiem informacji o danym fragmencie dna wynikającym z przysłaniania go przez wysoki obiekt. Z tego względu obrazy tego samego fragmentu dna tworzy się wielokrotnie z różnych pozycji umiejscowienia sonaru. Obrazy takie łączy się, tworząc tzw. mozaikę. Obszary cienia akustycznego nie powinny jednak brać udziału w łączeniu, ale zostać z obrazu usunięte. Stąd wykrycie i oznaczenie umiejscowienia obszaru cienia akustycznego jest bardzo istotne. Współcześnie opracowywane metody tworzenia mozaik nie uwzględniają jednak tego aspektu. (fragment tekstu)

EN

The paper presents the comparison of Bayesian approach to increment arithmetic's used in the detection of the acoustic shadow. Acoustic shadow is characterized by high volatility resulting in large part from the way sonar imaging which reduces the effectiveness of the Bayesian approach. The study shows that an alternative approach was slightly better, (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Woda

EN

Water

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 106 E-gospodarka: problemy, metody, aplikacje
• Strony: 103--113

Twórcy

autor

Mariusz Borawski

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

autor

Kesra Nermend

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Bouwmans T., Baf F.E., Vachon B., Statistical background modeling for foreground detection: A survey, w: Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, eds. C.H. Chen, L.F. Pau, P.S.P. Wang, World Scientific Publishing 2010.
• Capus C., Tena Ruiz I., Petillot Y., Compensation for changing beam pattern and residual tvg effects with sonar altitude variation for sidescan mosaicing and classification, presented at the 7th. Eur. Conf. Underwater Acoustics, Delft, 2004.
• Charniak E., The Bayesian Basis of Common Sense Medical Diagnosis, Proc. National Conf. Artificial Intelligence, Washington, Aug. 1983.
• Cheeseman P., In Defense of Probability, Proceedings of the Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence 1985, http://www.ijcai.org/Past%20 Proceedings/IJCAI-85-VOL2/PDF/064.pdf.
• Duda R.O., Hart P.E., Nilsson N., Subjective Bayesian Methods for Rule-Based Inference Systems', AFIPS Conf. Proc, National Computer Conf., Vol 45, New York 1976.
• Elgammal A., Figure-ground segmentation - pixel-based, w: Guide to visual analysis of humans: looking at people, eds. T. Moeslund, A. Hilton, Krüger, L. Sigal, Springer 2011.
• Gueriot D., Bathymetric and side-scan data fusion for sea- bottom 3-D mosaicing, in Proc. MTS/IEEE Int. Conf. OCEANS, 2000.
• Kakumanu P., Makrogiannis S., Bourbakis N.G., A survey of skin colour modeling and detection methods, Pattern Recognition 2007, No. 40 (3).
• Lemmer J.F., Barth S.W., Efficient Minimum Information Updating for Bayesian Inferencing in Expert Systems, Proc. National Conf. Artificial Intelligence, Pittsburgh, Aug. 1982.
• Pearl J., Kim J.H., A Computational Model for Causal and Diagnostic Reasoning in Inference Systems, Proc. 8th International Conf. Artificial Intelligence, Karlsruhe, Aug. 1983.
• Piccardi M., Background subtraction techniques: a review, IEEE Int. Conf. Systems, Man and Cybernetics, 2004.
• Prince S., Computer Vision, Models, learning, and interference, Cambridge Press 2012.
• Reed S., Ruiz I.T., Capus Ch., Petillot Y., The Fusion of Large Scale Classified Side- Scan Sonar Image Mosaics, IEEE Transactions On Image Processing, July 2006, Vol. 15, No. 7.
• Vezhnevets V., Sazonov V., Andreeva A., A survey on pixel- based skin color detection techniques, Graphicon, Moscow 2003.