Network Flow Optimization for Restoration of Images

The network flow optimization approach is offered for restoration of grayscale and color images corrupted by noise. The Ising models are used as a statistical background of the proposed method. The new multiresolution network flow minimum cut algorithm, which is especially efficient in identification of the maximum a posteriori estimates of corrupted images, is presented. The algorithm is able to compute the MAP estimates of large size images and can be used in a concurrent mode. We also describe the efficient solutions of the problem of integer minimization of two energy functions for the Ising models of gray-scale and color images

Characterization of mechanical properties by inverse technique for composite reinforced by knitted fabric. Part 1. Material modeling and direct experimental evaluation of mechanical properties

Polymer composites reinforced with knitted fabrics are materials with high potential in aerospace and machine building industries [1-6]. Such materials are mechanically non-linear with a high dynamic energy absorption capacity. Accurate prediction of mechanical properties is of great importance for these materials when considering their applications in novel structures. Three different approaches were implemented to this aim in the reported research work and the results are presented in: Part 1- numerical structural modeling (FEM using Solid Works) based on application of experimentally measured mechanical and geometrical properties of reinforcement and matrix, accompanied by direct measurements of mechanical properties; Part 2 - application of inverse method for characterization of mechanical properties by means of vibration modal analysis. The goal was to obtain and predict mechanical behavior of a weft knitted fabric reinforced multilayered composite plate. Results of all three approaches were compared and discussed

Алгоритм отслеживания объектов движущейся видеокамерой

The algorithm ACT (Adaptive Color Tracker) to track objects by a moving video camera is presented. One of the features of the algorithm is the adaptation of the feature set of the tracked object to the background of the current frame. At each step, the algorithm extracts from the object features those that are more specific to the object and at the same time are at least specific to the current frame background, since the rest of the object features not only do not contribute to the separation of the tracked object from the background, but also impede its correct detection. The features of the object and background are formed based on the color representations of scenes. They can be computed in two ways. The first way is 3D-color vectors of the clustered image of the object and the background by a fast version of the well-known k-means algorithm. The second way consists in simpler and faster partitioning of the RGB-color space into 3D-parallelepipeds and subsequent replacement of the color of each pixel with the average value of all colors belonging to the same parallelepiped as the pixel color. Another specificity of the algorithm is its simplicity, which allows it to be used on small mobile computers, such as the Jetson TXT1 or TXT2.The algorithm was tested on video sequences captured by various camcorders, as well as by using the well-known TV77 data set, containing 77 different tagged video sequences. The tests have shown the efficiency of the algorithm. On the test images, its accuracy and speed overcome the characteristics of the trackers implemented in the computer vision library OpenCV 4.1.Представлен алгоритм ACT (Adaptive Color Tracker) отслеживания объектов, наблюдаемых движущейся видеокамерой. Одной из особенностей работы алгоритма является адаптация набора признаков объекта к фону текущего кадра. При работе с текущим кадром из исходного набора признаков объекта, сформированного при его выделении на первом кадре, удаляются те, которые присущи не только объекту, но и в большой мере фону. Такие признаки не только не способствуют отделению объекта интереса от фона – они затрудняют корректное обнаружение объекта. Оставляются признаки объекта в большей мере характерные объекту и в то же время наименее характерные для фона текущего кадра. Признаки объекта и фона формируются на основе цветового представления кадров. Они вычисляются путем кластеризации 3D-векторов цвета пикселов кадров быстрой версией хорошо известного алгоритма k-средних или более простым и быстрым разбиением цветового пространства на 3D-параллелепипеды с последующей заменой цвета каждого пиксела на среднее значение векторов цвета, попавших в тот же параллелепипед, что и текущий цвет. Еще одна особенность алгоритма заключается в его вычислительной простоте, что делает возможным его использование на небольших мобильных вычислителях, например, на Jetson TXT1 или TXT2.Алгоритм был протестирован на видеопоследовательностях, снятых различными видеокамерами, а также на общеизвестном наборе данных TV77, содержащем 77 различных размеченных видеопоследовательностей. Тесты показали работоспособность алгоритма. На тестовых изображениях его точность и быстродействие превосходили показатели трекеров, реализованных в библиотеке компьютерного зрения OpenCV 4.1

Многоуровневый алгоритм цветовой кластеризации изображений

The fast multilevel algorithm to cluster color images (MACC – Multilevel Algorithm for Color Clustering) is presented. Currently, several well-known algorithms of image clustering, including the k‑means algorithm (which is one of the most commonly used in data mining) and its fuzzy versions, watershed, region growing ones, as well as a number of new more complex neural network and other algorithms are actively used for image processing. However, they cannot be applied for clustering large color images in real time. Fast clustering is required, for example, to process frames of video streams shot by various video cameras or when working with large image databases. The developed algorithm MACC allows the clustering of large images, for example, FullHD size, on a personal computer with an average deviation from the original color values of about five units in less than 20 milliseconds, while a parallel version of the classical k‑means algorithm performs the clustering of the same images with an average error of more than 12 units for a time exceeding 2 seconds. The proposed algorithm of multilevel color clustering of images is quite simple to implement. It has been extensively tested on a large number of color images.Представлен многоуровневый алгоритм цветовой кластеризации MACC (Multilevel Algorithm for Color Clustering), предназначенный для быстрой кластеризации изображений. В настоящее время для цветовой кластеризации изображений активно используется несколько хорошо известных алгоритмов, в том числе k-средних (который является одним из наиболее часто используемых при обработке данных) и его нечеткие версии, водораздела, наращивания областей и целая серия новых более сложных нейросетевых и других алгоритмов. Однако их невозможно применять для кластеризации больших цветных изображений в режиме реального времени. Быстрая кластеризации бывает необходима, например, при обработке кадров видеопотока, создаваемого различными видеокамерами или при работе с большими базами данных изображений. Разработанный алгоритм MACC позволяет выполнить на персональном компьютере кластеризацию больших изображений, например размера FullHD, по цвету со средним отклонением от исходных значений цвета около пяти единиц менее, чем за 20 мс, в то время как параллельная версия классического алгоритма k-средних выполняет кластеризацию этих же изображений со средней ошибкой более 12 единиц за время, превышающее 2 с. Предложенный алгоритм многоуровневой кластеризации изображений по цвету достаточно прост в реализации. Он был протестирован на большом количестве цветных изображений

МЕТОД НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ k-СРЕДНИХ СО СГЛАЖИВАЮЩЕЙ ШТРАФНОЙ ФУНКЦИЕЙ

A new method of clustering of grayscale, color and multispectral images is presented. It is based on conditional optimization of the objective function consisting of the classic fuzzy functional criterion and the penalty function of Gibbs type, which controls local smoothness of the solution. The method provides more smooth solutions that are essentially more precise in comparison with fuzzy c-means results in the case of noisy images.Рассматривается новый подход к кластеризации полутоновых, цветных и мультиспектраль-ных изображений на основе метода нечеткой кластеризации k-средних. В нем предполагается ло-кальная однородность кластерного представления в областях, не разделенных градиентом исходного изображения, за счет использования аддитивной штрафной функции гиббсовского типа, задающей степень гладкости решения в соседних пикселах, в зависимости от величины и направления градиен-та, проходящего между ними. Подход, обобщающий метод нечеткой кластеризации k-средних, по-зволяет, с одной стороны, получить более однородное кластерное представление исходного изобра-жения, а с другой – предотвращает слияние разных кластеров. Он протестирован на модельных изображениях, аэрофотоснимках и космических изображениях, в частности на восьмиканальных мультиспектральных изображениях спутника LANDSAT 7. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, которые подтверждают эффективность нового алгоритма

Алгоритм обнаружения движущихся объектов, наблюдаемых видеокамерой

An algorithm to detect moving objects captured by a moving video camera is presented. The algorithm is based on detection of motion on video frames taken by a moving video camera, as well as on finding and analyzing the trajectories of moving objects. A feature of the algorithm is detection on frames of connected areas (clusters) of possible object motion. Then moving points on the detected clusters are found, and those points trajectories are built with help of the optical flow. The trajectories are used as features of moving objects. Only smooth trajectories are exploited for detection of moving objects, and the remaining ones are removed from consideration. An object is considered as moving on the current frame if it contains ends of a sufficient number of trajectories of moving points found on previous frames. The presented algorithm has a low computational complexity, which allows it to be used in real or near real time on small computers that have only a few processors of the ARM architecture without powerful parallel computing tools such as GPUs or neural network processors NPU.Представлен алгоритм обнаружения движущихся объектов, наблюдаемых видеокамерой. Алгоритм основан на обнаружении движения на кадрах видеопотока, полученного в общем случае движущейся видеокамерой, а также на построении и анализе траекторий движущихся объектов. Особенность алгоритма заключается в обнаружении на кадрах связных областей (кластеров) возможного движения, которые с большой вероятностью принадлежат изображениям движущихся объектов, а затем – нахождении на обнаруженных кластерах точек возможного движения и построении с помощью оптического потока траекторий движения найденных точек. Для обнаружения движущихся объектов используются только гладкие траектории. Остальные траектории удаляются из рассмотрения. Объект считается движущимся на текущем кадре, если в него попадает достаточное число траекторий движущихся точек, найденных на предыдущих кадрах. Представленный алгоритм имеет малую вычислительную сложность, что позволяет использовать его в режиме реального или близкого к реальному времени на малых вычислителях, имеющих только несколько процессоров архитектуры ARM без мощных средств параллельных вычислений типа GPU или нейросетевых процессоров NPU

КОМБИНАТОРНЫЙ АЛГОРИТМ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ

An algorithm for the extraction of image contours is presented. The algorithm is based on combinatorial methods of clustering the oriented gradient of an image. It allows to estimate the position and the slope angles of the contours with a sufficient accuracy, and to obtain their vector representation by the broken lines or pieces of smooth curves, which is convenient for analyzing the shape of objects.Рассматривается алгоритм выделения контуров на изображениях, который основывается на использовании комбинаторных методов, применяемых для кластеризации ориентированного гради-ента. Алгоритм позволяет оценить с достаточно высокой точностью положение и углы наклона контуров, а также получить удобное для анализа формы объектов векторное представление конту-ров ломаными или гладкими кривыми

Genetic and epigenetic regulation in Lingo-1 : Effects on cognitive function and white matter microstructure in a case-control study for schizophrenia

Leucine-rich repeat and immunoglobulin domain-containing protein (Lingo-1) plays a vital role in a large number of neuronal processes underlying learning and memory, which are known to be disrupted in schizophrenia. However, Lingo-1 has never been examined in the context of schizophrenia. The genetic association of a single-nucleotide polymorphism (SNP, rs3144) and methylation (CpG sites) in the Lingo-1 3′-UTR region was examined, with the testing of cognitive dysfunction and white matter (WM) integrity in a schizophrenia case-control cohort (n = 268/group). A large subset of subjects (97 control and 161 schizophrenia subjects) underwent structural magnetic resonance imaging (MRI) brain scans to assess WM integrity. Frequency of the rs3144 minor allele was overrepresented in the schizophrenia population (p = 0.03), with an odds ratio of 1.39 (95% CI 1.016–1.901). CpG sites surrounding rs3144 were hypermethylated in the control population (p = 0.032) compared to the schizophrenia group. rs3144 genotype was predictive of membership to a subclass of schizophrenia subjects with generalized cognitive deficits (p < 0.05), in addition to having associations with WM integrity (p = 0.018). This is the first study reporting a potential implication of genetic and epigenetic risk factors in Lingo-1 in schizophrenia. Both of these genetic and epigenetic alterations may also have associations with cognitive dysfunction and WM integrity in the context of the schizophrenia pathophysiology