CC BY
23
УДК 778-082
А. А. МОРОЗОВ, С. М. НАМЕСТНИКОВ
ПОИСК ПОДОБНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ
Рассматривается алгоритм поиска подобных объектов па изображении.
Ключевые слова: сегментация изображений. Центральные моменты, аффинные преобразования
На сегодняшний день проблема поиска подобных объектов на изображении, подвергшихся преобразованию трансляции, вращения, масштабирования, является одной из основных проблем, решаемых в различных областях научных и прикладных исследований, при разработке автоматизированных систем диагностики, тестирования и управления в промышленности. Эта проблема носит явно выраженный комплексный характер [1,4].
Сущность предлагаемого способа заключается в следующем. Входной сигнал изображения
заданного объекта ^ разбивают на набор цветовых диапазонов, в которые не попадают граничные точки изображения заданного объекта. Затем входной сигнал изображения заданного объекта преобразуют в однородные области {С/, },
конфигурация которых определяется пикселями, принадлежащими найденным цветовым диапазонам (рис. 1, б).
Среди полученных однородных областей {С,} находят наибольшую по числу точек и для неё вычисляют центральные моменты Ц\, , //20 > И /^30 • Найденные моменты позволяют определять главные центральные оси. Угол между осями однотонных областей определяет поворот заданного объекта на изображении [1].
Сигнал выбранного изображения (рис. 2)
также разбивают на однородные области {X1},
состоящие из пикселей, принадлежащих найденным цветовым диапазонам. После этого для ка-
• ^ |.
ждой найденной однородной области с числом точек больше десяти вычисляют центральные
моменты ,, /^20 5 /^02 и /^зо • Также находят
масштаб каждой однотонной области по отношению к выбранной максимальной однотонной области на заданном объекте по формуле
где - число пикселей однотонной области на
изображении; К2 - число пикселей максимальной однотонной области на заданном объекте.
Затем, последовательно перебирая все вычисленные наборы центральных моментов на изображении, необходимо определить- угол поворота заданного объекта относительно каждой
б)
Рис. I. Заданный объект и его однородная область:
а) изображение заданного объекта, увеличенное
в 7 раз;
б) изображение однородной области для выделения заданного объекта, увеличенное в 7 раз
А. А. Морозов, С. М. Наместников, 2008
Рис. 2. Тестовое изображение
І Іа йди і <мы соб ьо к і ы
а) б)
Рис. 3. Тестовое изображение с однородными областями и найденными объектами: а) изображение однородных областей, повернутое на 210° и увеличенное в 4 раза, с найденными однородными областями и сориентированными по ним прямоугольными областями; б) тестовое изображение, повернутое на 210° и увеличенное в 4 раза, с найденными прямоугольными областями и показанными прямоугольными областями, в которых был найден заданный объект
однородной области {X,} на изображении. А используя масштаб К , можно однозначно определить границы прямоугольной области, б которой может содержаться заданный объект. Для этого изображение заданного объекта увеличивают в
К раз и поворачивают на найденный угол между двумя однотонными областями. Затем заданный объект накладывают на изображение так, чтобы центры тяжестей однотонных областей совпадали. После этого вычисляют взаимную корреляцию между пикселями заданного объекта и соответствующими им пикселями изображения. Если значение взаимной корреляции Я больше заданного порогового значения, то найденный фрагмент изображения соответствует заданному объекту.
К основным недостаткам предложенного метода можно отнести сложность выделения объектов с нечёткими контурами. Для детектирова- . ния таких областей нужно использовать другие вторичные признаки [2, 3].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК
1. Анисимов, Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений / Б. В. Анисимов. -М.: Высш. шк., 1983.
2. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес. - М. : Техносфера, 2005.
3. Конушин, А. Методы сегментации изображений / А. Конушин. - М. : МГУ ВМК, 2008.
3. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В. А. Сойфсра. - М. : Физ-матлит, 2001.
ОООФООО&ОООООООООООО
Морозов Андрей Алексеевич, магистрант.
Н(тестииков Сергей Михайлович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Телекоммуникации» УлГТУ.
