The article contains the description of the developed framework for working with affine transformed images. The first part includes algorithms for estimation the coefficients of affine transformation between images (works both for black-and-white and gray scale images), and the algorithm for estimation the polynomial transformation (works for grey-scale images). The second part includes the tool for making any image recognition algorithm affine-invariant and the approach for obtaining a broad class of affine invariant measures of images. The third part contains the robust modification of the described algorithms, that makes them stable to outliers. Results of implementation and testing are also listed. Developed algorithms could be effectively used inpattern recognition and machine learning.
Стаття мiстить опис розробленого фреймворку для роботи з афiнно-трансформованими зображеннями. У роботi запропоновано алгоритми для знаходження афiнного перетворення мiж зображеннями (що працюють як з чорно-бiлими, так i сiрими зображеннями), та пiдхiд для отримання широкого класу афiнно-iнварiантних ознак зображень. Також розглянуто робастну модифiкацiю алгоритмiв. У роботi наведено результати iмплементацiї та тестування. Розробленi алгоритми можуть бути еф&ективно використанi у розпiзнаваннi образiв та машинному навчаннi.
