Научная статья на тему 'Метод адаптивных разверток в задачах аппроксимации изображений'

Метод адаптивных разверток в задачах аппроксимации изображений Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

CC BY
78
30
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Метод адаптивных разверток в задачах аппроксимации изображений»

Држевецкий А.Л., Држевецкий С.А., Граб И.Д., Баннов Д.В. , Данилова Е.А. МЕТОД АДАПТИВНЫХ РАЗВЕРТОК В ЗАДАЧАХ АППРОКСИМАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Суть рассматриваемого в данной работе метода адаптивных развёрток состоит в выявлении вершин изображений объектов с помощью разверток, угол наклона которых в начале связан с наклоном главной развертки, а затем с наклоном ребер.

Для его использования необходимо выделить все изображения находящиеся на сцене [ 1-4] .

АНАЛИЗ ВЫПУКЛЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Данный способ заключается в построении разверток параллельно найденным ребрам изображения объекта , таким образом, развертки адаптируются под рассматриваемое изображение объекта.

Для его работы необходимо на первом этапе определить главную развертку изображения объекта (аналогично главному сечению в работах [6 - 8]) относительно которой будут определяться вершины, и новые развертки будут определяться наклонами ребер изображения соединяющих найденные вершины.

Её определение заключается в определении прямой соединяющей две максимально удаленные точки контура изображения. Для увеличения быстродействия можно использовать только две развертки - вертикальную и горизонтальную. Из двух найденных прямых выбирается максимальная, и она принимается за главную развертку. В простейшем случае можно обойтись одной (вертикальной или горизонтальной) разверткой.

Определить начальные и конечные точки главного сечения в данном случае можно следующем способом. За начальную точку главного сечения принимается точка, соответствующая новой метке изображения. За конечную точку принимается последняя точка изображения, относящаяся к данной метке.

На рисунке 1 представлен пример определения главного сечения при различных развертках.

I

I

а) 6)

Рис. 1. Определение главной развертки с помощью вертикальной (а) и горизонтальной (б) разверток

Достоинством определения главной развертки в данном случае является определение главной развёртки для всех изображений находящихся на сцене.

Для получения выпуклой составляющей изображения объекта параллельно главному сечению строятся развертки и определяются граничные точки C и D (рисунок 2, а). Через найденную точку и конечные точки сечения проводятся новые сечения и развертки строятся параллельно им в направлении от геометрического центра тяжести к контуру изображения объекта (точки E, F, M, N рисунок 2, б).

Применив вертикальную и горизонтальную развертки можно вписать все изображения на сцене в прямоугольники, где четыре точки касания A, B, C и D (рисунок 2, в) будут определять направление и угол последующих разверток при определении вершин изображения. В данном случае сканирование ведется от периферии к изображению.

Рис. 2 Этапы построения разверток для получения выпуклой составляющей изображения объекта

Быстродействие данного алгоритма можно значительно увеличить применением алгоритма последовательного приближения.

Для регулирования точности воспроизведения полученного изображения объекта с исходным и для управления объемом информации можно строить развертки через заданное количество строк.

АНАЛИЗ ВОГНУТЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Объекты неправильной формы (далее вогнутые изображения) можно описать, как совокупность их топологических составляющих таких как выпуклая оболочка и заливы [1,2,5-7].

Для определения дефицита выпуклости (заливов) предлагается следующий способ.

Используя выпуклую составляющую контура объекта можно определить вогнутые участки изображения объекта. Для этого необходимо выбирать развертку параллельно ребру выпуклой составляющей контура и сканировать изображение по направлению к центру изображения (рисунок 3).

В

Рис. 3 Пример определения вогнутых вершин изображений объектов

Достоинствами данного метода являются его простота реализации, высокое быстродействие за счет исключения арифметических операций и применения метода последовательного приближения при определении вершин изображения.

С помощью построения разверток через несколько строк можно регулировать степень приближения реального изображения объекта с полученным.

Также достоинством метода адаптивных разверток является то, что на этапе построения выпуклой оболочки изображения объекта можно сразу определить имеются с рассматриваемого ребра выпуклой оболочки вогнутые участки, глубина проникновения которых превышает установленную погрешность 5 с указанием их количества (рисунок 4).

Рис. 4 Превышение установленной погрешности 5 с указанием её величины

Рассмотренный метод позволяет рационально описать изображения объектов в форме удобной для последующего анализа и распознавания. Используя полученные координаты вершин, можно построить модель многоугольника. При этом можно найти углы между сторонами многоугольника, определить степень параллельности или перпендикулярности и произвести соответствующее нормирование.

ЛИТЕРАТУРА

1. Претт У. Цифровая обработка изображений М.: Мир, 1982 г.

2. Хорн П. К. Б. Зрение роботов М.: Мир, 1989 г.

3. Патент 1837335 РФ О 06К9100. Устройство для селекции изображений./А.Л.Држевецкий и др.//Выдан

19.08.1993г./БИ1993,№32.

4. Патент РФ 203 2218 КЛ О 06К9100. Устройство для селекции изображений объектов./А. Л. Држевец-кий и др.//Выдан 27.03.1995г. /БИ1995,№9.

5. Држевецкий А. Л., Држевецкий Ю. А. Измерение, анализ и распознавание изображений объектов методом аппроксимирующих треугольников и сечений. - П.: Надежность и качество. Труды международного

симпозиума. 2004 год с 388-391.

6. Држевецкий А. Л., Држевецкий С. А., Граб И. Д. Применение метода аппроксимирующих треугольников и сечений для анализа и распознавания вогнутых изображений объектов/Труды международного симпозиума «Надежность и качество»-П.:2005. 124-126 с.

7. Држевецкий А. Л., Држевецкий С. А., Граб И. Д. К вопросу определений информационных признаков

выпуклых и вогнутых изображений объектов/Системы и методы обработки и анализа информации: Сборник

научных статей / Под ред. С. С Садыкова, Д. Е. Андрианова -М.: Горячая линия - Телеком, 2005. 325-

330 с.

8. Држевецкий А. Л., Држевецкий С. А., Граб И. Д. Анализ изображений объектов методов методом локальных сечений /Труды международного симпозиума «Надежность и качество»-П.: ИИЦ ПГУ, 2006 г.,161-164 с.

9. Стулов Н. Н. Способ формирования признаков объектов в СТЗ инвариантных к повороту, переносу и изменению масштаба. /Системы и методы обработки и анализа информации: Сборник научных статей / Под ред. С. С Садыкова, Д. Е. Андрианова -М.: Горячая линия - Телеком, 2005. 18-24 с.

10. Стулов Н. Н. Инвариантные к повороту, переносу и изменению масштаба признаки объекта из замкнутых линий/Системы и методы обработки и анализа информации: Сборник научных статей / Под ред. С. С Садыкова, Д. Е. Андрианова -М.: Горячая линия - Телеком, 2005. 25-30 с.

11. Стулов Н. Н., Стародубов Д. Н. Инвариантные к повороту, переносу и изменению масштаба признаки площадных объектов / Системы и методы обработки и анализа информации: Сборник научных статей /

Под ред. С. С Садыкова, Д. Е. Андрианова -М.: Горячая линия - Телеком, 2005. 30-38с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.