При автоматизированном распознавании антропогенных объектов на высокодетальных панхроматических и многоспектральных изображениях традиционно используются признаки, основанные на описании контура интересующей цели. Данный подход зачастую связан с существенными сложностями, так как контур фрагмента, выделенного на дешифрируемом изображении, нередко имеет значимые отличия (неровности или изрезанности, появляющиеся в результате сегментации) от контура эталона. Решение этой проблемы путем сглаживания и аппроксимации контура может привести к потере важных для распознавания деталей объекта. В докладе рассматривается альтернативный алгоритм, предусматривающий использование для описания контура Фурье-дескрипторов с предварительной дефрагментацией объекта на выпуклые многоугольники (фрагменты объекта) и представлением их в виде графических примитивов. Достоинством такого подхода является высокая устойчивость к шумам на изображении и геометрическим искажениям контура, вызванным другими причинами. Разбиение на выпуклые множества осуществляется с помощью метода триангуляции с последующим объединением треугольников в многоугольники и проверкой их на невыпуклость. В основе метода описания формы фрагментов объекта в виде графического примитива лежит сравнение амплитуд комплексного представления Фурье-дескрипторов графических примитивов и примитива, построенного для анализируемого контура.
Выбор Фурье-дескрипторов обосновывается возможностью их преобразования к форме представления, инвариантной к параллельному переносу, повороту и изменению масштаба. Кроме того, при использовании только первых комплексных чисел с помощью обратного преобразования Фурье для фрагмента объекта можно без значительных потерь осуществить сглаживание контура. В методе на основе Фурье-дескрипторов каждую пару координат границы объекта представляют комплексным числом, где величина действительной части числа соответствует x-координате точки границы, а мнимая – y-координате. Далее осуществляется преобразование Фурье полученной одномерной функции границы, а в качестве признаков используются комплексные коэффициенты преобразования.
Существенным преимуществом обладают Фурье-дескрипторы, вычисленные по функции расстояния от центроида до точек границы. В случае, если координаты границы перевести из декартовой в полярную систему координат, то в новой системе координат сигнатура будет инвариантна относительно масштабирования и поворота. При этом целесообразно брать только амплитудную составляющую спектра и проводить ее нормировку для обеспечения инвариантности дескриптора к повороту.
На заключительном этапе алгоритма для сравнения признака формы с помощью Фурье преобразования для эталона и анализируемого контура используются корреляционная мера сходства амплитуд, расстояние Евклида и угловая мера.
Алгоритм прошел успешную апробацию на серии изображений авиационной техники, полученных цифровой цветной камерой с борта самолета.