Метод контурной сегментации Канни с использованием морфологических операций Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Информационно-управляющие системы

УДК 004.932.4

А. А. Власов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

МЕТОД КОНТУРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ КАННИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ

Рассмотрен алгоритм контурной сегментации Канни, основные шаги реализации и преимущества использования алгоритма.

Обширная область научно-технических задач предполагает автоматизированную обработку больших объемов видеоинформации. Одной из самых сложных задач обработки изображений является сегментация. Конечный успех процедур обработки изображений во многом определяется качеством сегментации, и значительное внимание должно быть уделено повышению ее помехоустойчивости, поэтому актуальной является проблема повышения помехоустойчивости процедуры сегментации изображения.

Одним из наиболее перспективных направлений повышения помехоустойчивости контурной сегментации изображений является использование математической морфологии. Поэтому при обработке изображений широко используется представитель этого направления - метод Канни, согласно которому производится [1]:

- сглаживание изображения с помощью гауссов-ского фильтра с целью уменьшения аддитивных флуктуационных помех;

- оценка градиента как квадратного корня из суммы квадратов производных по двум ортогональным направлениям с целью подчеркивания перепадов интенсивности изображения;

- пороговая обработка оценки градиента изображения, которая включает не максимальное подавление скачков интенсивности изображения, состоящее в следующем: величина скачка интенсивности в каждой точке контура полагается равной нулю, если она не превышает величину скачка интенсивности в двух соседних точках по направлению градиента изображения;

- морфологическая обработка контура изображения, при которой задаются два порога на значения интенсивности изображения; к точкам, значение интенсивности в которых превышает верхний порог, присоединяются только соседние с ними точки, значение интенсивности в которых превышает нижний порог.

Не максимальное подавление скачков интенсивности изображения производится по следующему алгоритму:

- задается направление контура (4 направления), вычисляются значения интенсивности созданных изображений оценок производных, в двух ортогональных направлениях x, y;

- величина оценки градиента в точке изображения определяет величину скачка интенсивности в этой точке;

- вычисляются пространственные координаты точек изображения с заданным направлением вектора градиента путем решения двух систем неравенств;

- исключаются точки, лежащие на границах изображения, чтобы ослабить влияния краевого эффекта при оценке градиента изображения;

- производится линейная интерполяция градиента для оставшихся точек;

- предполагается, что в окрестности каждой точки локального максимума оценка градиента изображения является выпуклой;

- находятся локальные максимумы оценки градиента изображения для каждого из четырех направлений.

Преимуществом метода контурной сегментации Канни изображений является использование морфологической операции наращивания точек контура -дилатации, заключающейся в следующем [1]. Пусть S множество точек изображения, к которому применяется морфологический оператор, В - структурный элемент, т. е. произвольное множество точек изображения, определяющее морфологическое расстояние. Множество S © В, где © обозначает дилатацию, представляет собой объединение всех точек, попадающих в множество В, если оно может иметь в качестве центра каждую точку множества S.

Использование морфологических операций в сочетании с не максимальным подавлением скачков интенсивности изображения улучшает помехоустойчивость метода контурной сегментации Канни, а также повышает визуальное качество контурного изображения.

Библиографическая ссылка

1. Canny J. E. A computational approach to edge detection // IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. № 8. Р. 679 - 698.

A. A. Vlasov

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

THE METHOD OF CANNY CONTOUR SEGMENTATION WITH THE USE MORPHOLOGICAL OPERATIONS

The algorithm of Canny contour segmentation is considered. The main steps of realization and advantages of the algorithm use are considered.

© Власов А. А., 2010