Задача выделения объектов интереса

Традиционные схемы обнаружения мелко- и среднеразмерных объектов на изображениях заключались в проведении первоначальной яркостной сегментации анализируемого изображения с целью установления «области интереса», ограничивающей объект изображения, а затем использовании различных признаковых описаний формы объекта для соотнесения найденных значений признаков с их эталонными значениями [20], [24], [28], [146]. Различные системы подобных признаков будут рассмотрены нами позднее.

К сожалению, при усложнении состава сцены, условий наблюдения и увеличении шумовой компоненты для таких методов наблюдается существенный рост вероятности аномальных ошибок обнаружения. Особенно это относится к простым схемам яркостной сегментации по порогу, которые обычно использовались при обнаружении области интереса или «носителя» объекта. Однако использование методов нелинейной фильтрации непосредственно на этапе сегментации изображения позволяет разительно повысить эффективность процедур выделения мелко- и среднеразмерных объектов на цифровых изображениях.