CC BY
42
УДК 004.932.1
Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Баннов В.Я., Трусов В.А., Кособоков А.С.
ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
ПРИНЦИП НЕГАТИВНО-КОНТУРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ РАСТРОВЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Поскольку область склона объекта имеет больший градиент интенсивности, чем области фона растровой поверхности и вершины объекта, попробуем применить способ сравнения разности интенсивностей элементов с одним порогом [1].
Сущность этого способа состоит в том, что при построчном считывании изображения формируются дискретные отсчёты Zi,j. Для каждого элемента формируются отсчёты:
j,k = Zi, j Zi+l, j+m (1) ,
где индексы l и m связаны с индексом k следующим образом: (табл. 1).
Таблица 1.
Соответствие индексов l, m и коэффициента g индексу k
k 1 2 3 4 5 6 7 8
l -1 -1 -1 0 1 1 1 0
m 1 0 -1 -1 -1 0 1 1
k — порядковый номер направления от текущего растрового элемента к вычитаемому. фически можно пояснить следующим образом: (рис. 1).
Рис. 1. Смысл индекса k
На основании сформированных отсчётов a±,j,k формируются отсчёты pi,j,k:
Pi,j,k
0, если at j k < є 1 , если ai j k > є
(2) .
Его смысл гра-
Далее формируются отсчёты бинарного изображения Ъ±,^:
8
bi j = U Pij,k (3)
J k = 1 J
То есть если разность между яркостями текущего и хотя бы одного соседнего элемента превышает пороговый уровень, то текущему элементу присваивается уровень логической единицы, а если ни одна из разностей между интенсивностями текущего и соседнего элементов не превышает порогового уровня, то текущему элементу присваивается уровень логического нуля.
Задача бинаризации решена. Изображение стало бинарным. Но в этом бинарном изображении элементы фона не отличаются от элементов вершины. Для того, чтобы их отличить, необходимо выполнить следующий этап сегментации изображения — его кластеризацию. То есть разбиение на области связанных элементов, объединённых общими характеристическими признаками (кластеры).
В [1] предлагается считать вершиной объекта область связанных элементов, для которых bi,j=0, если она примыкает только к одной области связанных элементов, для которых Ъ*,^=1. При этом обнаружение вершины на протяжённом склоне будет выполнено правильно.
Но возможна и другая ситуация (рис. 2).
1
Рис. 2. Объект растровой поверхности
При этом по описанному способу область 1 (рис. 2) определится, как вершина, хотя она таковой не является. Действительно, область 1 является областью связанных элементов, для которых b±,j=0. И область 1 примыкает только к одной области связанных элементов, для которой bi,j=1.
Похожая ситуация возникнет при обработке текстов. Рассмотрим, например, объект в виде буквы «Б». Участок фона в отверстии в букве «Б» определится как вершина. Действительно, эта область связанных элементов, для которых bi,j=0, со всех сторон окружённая областью связанных элементов, для которых bi,j=1. Такое определение будет ложным, поскольку эта область относится к фону.
В работах [2-8] способ, предложенный в [1], видоизменён, модифицирован и развит.
В работах [9-11] предпринята попытка распространить этот способ на многомерные кортежи с целью приложения к управлению сложными системами. В [12-13] метод расширен: с его помощью решается задача не только сегментации, но и распознавания электронно-дифракционных рефлексов. В [14-16] проведены дальнейшие обобщения: метод распространён на любые полутоновые изображения. Задача определения координат выявленных сегментов решается в [17] . В [18-22] разработана концепция применения структурно-разностной сегментации в системах допускового контроля печатных плат и фотошаблонов. Методология структурно-разностной сегментации, дополненная аппаратом теории графов, применяется в обучающих системах [23-26] и в системах автоматизированного проектирования [27-29]. Применение структурно-разностной сегментации оказалось также весьма плодотворным при измерении различных параметров сильно зашумлённых систем [30-40] .
Двухуровневая концепция структурно-разностной сегментации полутоновых растровых изображений отличается от одноуровневой тем, что вместо отсчётов ai,j по формуле (1) формируются отсчёты ai,j по следующей формуле:
7 - 7
_ <, j ^i+l, j+m
ai,j,k =
gk
(4) ,
где gk — коэффициент, учитывающий
ложены в л/2 раз дальше от текущего
что на диагональных направлениях вычитаемые элементы распо-элемента, чем на вертикальных и горизонтальных направлениях.
Этот коэффициент при нечётных к принимает значение
равное
V2
а при чётных
1. То есть:
{1, при k = 2п л/2", при k = 2п -1
(5) ,
где n — натуральное число.
На основании сформированных отсчётов ai,j,k формируются отсчёты Pi,j,k:
PiJ,k
0, если a j к <-s
1, если -e £ aj j к (6).
2, если aj j к > s
Эти отсчёты будем называть разностями. p=0 — отрицательная разность ность, p=2 — положительная разность.
Графически это можно представить следующим образом: (рис. 3).
P=1
незначимая раз-
Рис. 3. Графическое представление разностей
Направления группируются в пары направлений. В эти пары входят противоположные направления: 1е и 5-е, 2-е и 6-е, 3-е и 7-е, 4-е и 8-е. Каждой такой паре направлений присваивается наименование по сочетанию разностей в ней (табл. 2).
Таблица 2
Пары направлений и их наименования
pi,j,c pi.j. c + 4 Графическое представление Наименование пары направлений
0 0 Низинная
0 1 чн Негативно-контурная
0 2 Позитивная
2
1 1 Негативная
1 2 Н\ Позитивно-контурная
2 2 Вершинная
Каждый элемент растрового изображения имеет четыре пары направлений. Пары направлений ранжируются по уровням приоритета. Элементу присваивается класс той пары его направлений, которая имеет наивысший уровень приоритета. Уровни приоритета: (табл. 3).
Таблица 3
Уровни приоритета пар направлений
Уровень приоритета Класс пары направлений
1 Негативно-контурный
2 Позитивный
3 Низинный
4 Позитивно-контурный
5 Негативный
6 Вершинный
К этим классам элементов добавляется класс элементов краевых. То есть тех, которые примыкают к краю сцены.
Если, например, необходимо пометить элементы области фоновых контуров, то следует сформировать области связанных негативно-контурных элементов и проанализировать, не примыкают ли к ним элементы краевые. Если к области связанных негативно-контурных элементов не примыкает ни один краевой элемент, то принимается решение о том, что эта область является фоновым контуром. Действительно, каждый элемент фонового контура (рис. 1) содержит хотя бы одну негативно-контурную пару направлений. Поскольку негативно-контурная пара направлений имеет самый высокий уровень приоритета, каждый элемент фонового контура определится как негативно-контурный.
ЛИТЕРАТУРА
1. А.с. 1837335 СССР, G06K9/00. Устройство для селекции изображений. / А.Л. Држевецкий, В.Н.
Контишев, А.В. Григорьев, А.Г. Царёв. — № 4912250; заявл. 19.02.1991; опубл. 30.08.1993.
2. Григорьев А.В. Первичная обработка электронно-дифракционных поверхностей. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2006. Т. 1. С. 197-198.
3. Григорьев А.В., Граб И.Д., Тюрина Л.А. Приоритет склона электронно-дифракционного рефлекса. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2007. Т. 1. С. 106-107.
4. Григорьев А.В., Граб И.Д., Паксяев Н.А., Трусов В.А., Баннов В.Я. Оконтуривание склона электронно-дифракционного рефлекса. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2008. Т. 1. С. 332-334.
5. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Граб И.Д., Баннов В.Я. Нижний контур склона электроннодифракционного рефлекса. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2009. Т. 2. С. 127-128.
6. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Граб И.Д. Уровни предпочтений в системе распознавания
электронно-дифракционных картин. // Надежность и качество: Труды международного симпозиума. Том
1, С. 396-399 — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2010.
7. Григорьев А.В., Волощенко А.А. Структурно-разностные профильные классы пикселей по двум направлениям. // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. 2012. № 1. С.
159-162.
8. Григорьев А.В., Рачковская М.К. Критерий обнаружения вершинных сегментов растровых поверхностей. // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. 2012. № 1. С. 162165 .
9. Григорьев А. В. Информационно-измерительная система для контроля микроструктуры и фазового состава тонкопленочных материалов // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Пенза, 1999.
10. Кочегаров И.И. Межсистемные взаимодействия в сложных информационных структурах создания РЭС // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Пенза, 2004
11. Затылкин А.В. Система управления проектными исследованиями радиотехнических устройств // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / М.: 2012
12. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Юрков Н.К. Метод распознавания электронно-дифракционных рефлексов. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 1999. С. 353-354.
13. Григорьев А.В. Распознавание вершин рефлексов электронно-дифракционных профилей. // Труды
международного симпозиума Надежность и качество. 2005. Т. 1. С. 122-123.
14. Григорьев А.В., Кузнецов С.В., Юрков Н.К. Обнаружение точечных изображений с положительным контрастом. // Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-2. С. 189-190.
15. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л. Критерий обнаружения объектных фрагментов штрихового изображения в полутоновом. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2011. Т. 2. С. 310-312.
16. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л. Уточнение характеристических признаков и логического функционала структурно-разностной сегментации полутонового изображения. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2011. Т. 2. С. 312-315.
3
17. Патент 2032218 РФ, МПК G06K9/00. Устройство для селекции изображений объектов/Држевецкий А.Л., Григорьев А.В., Царев А.Г., Контишев В.Н. -№ 4891118/24; заявл. 17.12.1990; опубл. 27.03.1995.
18. Григорьев А.В., Данилова Е.А., Држевецкий А.Л. Классификация дефектов бортовой РЭА. Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 1. С. 328-331.
19. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Юрков Н.К. Способ обнаружения и идентификации латентных технологических дефектов печатных плат. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2013. Т. 1. С. 115-122.
20. Кочегаров И.И., Ханин И.В., Григорьев А.В., Юрков Н.К. Алгоритм выявления латентных технологических дефектов фотошаблонов и печатных плат методом оптического допускового контроля. //
Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2013. Т. 2. С. 54-57.
21. Юрков Н.К., Алмаметов В.Б., Затылкин А.В., Григорьев А.В., Кочегаров И.И. Методы обнаружения и локализации латентных технологических дефектов бортовой радиоэлектронной аппаратуры: Монография, Пенза: Изд-во ПГУ, 2013. - 184 с.
22. Држевецкий А.Л., Григорьев А.В. Автоматизированная система оптического допускового контроля печатных плат и фотошаблонов. // Метрология, 1995, вып. 4, C. 11-18.
23. Григорьев А.В., Баннов В.Я. Изучение автокорреляционной функции видеоимпульса. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2008. Т. 1. С. 386-387.
24. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Граб И.Д., Баннов В.Я. Учебная разработка функциональной схемы согласованного фильтра видеоимпульса. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2009. Т. 2. С. 128-130.
25. Граб И.Д., Затылкин А.В., Горячев Н.В., Алмаметов В.Б., Юрков Н.К., Баннов В.Я., Кочегаров И.И. Лабораторный комплекс в архитектуре ИКОС как основа формирования умений // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2008. Т. 1. С. 213-215.
26. Кочегаров И.И., Трусов В.А. Развитие систем изучения микроконтроллеров и ПЛИС // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2008. Т. 2. С. 166-167
27. Гришко А.К., Трусов В.А., Кочегаров И.И. Проблемы эффективного автоматизированного проектирования управляемых технических систем // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. 1. С. 285.
28. Кочегаров И.И., Стюхин В.В. Алгоритм прямого перебора с применением теории графов для прогнозирования отказов сложных РЭС // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2012. Т. 2. С. 130-131
29. Кочегаров И.И., Таньков Г.В. Программный пакет моделирования механических параметров печатных плат // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2011. Т. 2. С. 334-337
30. Yurkov N.K. Information features of multi-extremal functions for describing the
functioning indicators of the components of information measurement systems / N.K. Yurkov, A. V. Blinov, A. T. Erokhin // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol. 43, No. 8, August 2000. P. 660-664
31. Yurkov N.K. Analysis of measurement information on steady-state vibrations / N.K. Yurkov,
1. M. Belogurskii, A. N. Andreev, A. V. Blinov // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol.
43, No. 8, August 2000. P. 665-666
32. Yurkov N.K. Boolean matrices in problems on determining the state of discrete components in computerized measurement systems / N.K. Yurkov, A. V. Gorish, N. N. Novikov, L. A. Kladenok, A. V. Blinov // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol. 43, No. 6, June 2000. P. 481-485
33. Yurkov N.K. Diagnosis of restorable components of special-purpose on-board data-
acquisition systems / N.K. Yurkov, A. V. Blinov, D. S. Maksud // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol. 43, No. 7, July 2000. P. 578-580
34. Yurkov N.K. Acceptance Checking Methods for UHF Electronic Components / N.K. Yurkov, A. V. Blinov, A. G. Kanakov, V. A. Trusov // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol. 43, No. 10, October 2000. P. 895-901
35. Yurkov N.K. Diagnostics of Integrated Operational Amplifiers Mounted on Circuit Boards /
N.K. Yurkov, B. V. Tsypin // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol. 45, No. 2, February
2002. P. 210-213
36. Yurkov N.K. A finite-element model of the thermal influences on a microstrip antenna / N.K. Yurkov, E.Yu. Maksimov, A.N. Yakimov // Measurement Techniques. N.Y., Springer, Vol. 54, No.
2, May, 2011. P. 207-212
37. Таньков Г.В., Трусов В.А., Затылкин А.В. Исследование моделей стержневых конструкций радиоэлектронных средств // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2005. Т. 1. С.
156-158
38. Затылкин А.В., Кочегаров И.И., Юрков Н.К. Алгоритм проведения проектных исследований радиотехнических устройств опытно-теоретическим методом // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2011. С. 363
39. Алмаметов В.Б., Авдеев А.В., Затылкин А.В., Таньков Г.В., Юрков Н.К., Баннов В.Я. Моделирование нестационарных тепловых полей электрорадиоэлементов // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. 2. С. 446-449
40. Таньков Г.В., Затылкин А.В. Моделирование тепловых процессов в стержневых конструкциях РЭС // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2007. Т. 1. С. 257-258
4
