Исследование систем управления манипулятором MR-999Е
Диссертация - Компьютеры, программирование
Другие диссертации по предмету Компьютеры, программирование
ъекты присутствуют, изучив предложенные связи между найденными шаблонами);
-искусственные нейронные сети (обучение сети по различным образцам образов с указанием того, к какому классу они относятся).
. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ
3.1 Основные подходы к практической реализации методов обработки информации
3.1.1 Методы пространственной области
Рассмотрим два основных подхода к предварительной обработке информации. Первый подход основан на методах пространственной области, а второй - на методах частотной области с использованием преобразования Фурье. Вместе эти подходы охватывают большинство из существующих алгоритмов предварительной обработки информации, применяемых в системах технического зрения роботов [24].
К пространственной области относится совокупность пикселов, составляющих изображение. Методы пространственной области являются процедурами, оперирующими непосредственно с этими пикселями. Функции предварительной обработки в пространственной области записываются в виде
(x, y) = h[f(x, у)], (3.1)
где f{x, у)-входное изображение, g(xy у)-выходное (обработанное) изображение, a h - оператор функции /, определенный в некоторой области (х, у). Оператор h можно применять также к ряду входных изображений для формирования, например, суммы пикселов К изображений при уменьшении шума
Основным подходом при определении окрестности точки (х, у) является использование квадратной или прямоугольной области части изображения с центром в точке (х, у). Центр этой части изображения перемещается от пикселя к пикселю, начиная, например, от левого верхнего угла; при этом для получения g(xy у) оператор применяется для каждого положения (х, у). Хотя иногда используются и другие формы окрестности (например, круг), квадратные формы более предпочтительны из-за простоты их реализации.
Один из наиболее часто встречающихся методов пространственной области основан на использовании так называемых масок свертки (или шаблонов, окон или фильтров). Обычно маска представляет собой небольшую (например, размерность 3X3) двумерную систему, коэффициенты которой выбираются таким образом, чтобы обнаружить заданное свойство изображения.
Предположим для начала, что дано изображение с постоянной интенсивностью, которое содержит отдельные удаленные друг от друга пиксели с отличной от фона интенсивностью. Процесс заключается в следующем. Центр маски перемещается по изображению определенным образом. При совпадении центра маски с положением каждого пикселя производится умножение значений всех пикселов, находящихся под маской, на соответствующий коэффициент на маске. Затем результаты этих девяти умножений суммируются. Если все пиксели под маской имеют одинаковые значения (постоянный фон), то сумма будет равна нулю. Если же центр маски разместится над точкой с другой интенсивностью, сумма будет отлична от нуля. В случае размещения указанной точки вне центра сумма также будет отлична от нуля, но на меньшую величину. Это различие может быть устранено путем сравнения значения суммы с пороговым значением.
Отметим, что использование окрестности не ограничивается областями размерностью 3X3 и случаями, которые будут приведены в дальнейшем, например снижение шума, получение переменных порогов изображения, подсчет измерений параметров изображения и формирование структуры объекта.
3.1.2 Методы частотной области
К частотной области относится совокупность комплексных пикселов в виде преобразования Фурье от изображения. Понятие частота используется при интерпретации преобразования Фурье и вытекает из того факта, что результат этого преобразования представляет собой сумму синусоид. Из-за повышения требований к обработке результатов методы частотной области не так широко используются в техническом зрении роботов, как методы пространственной области [25].
Однако преобразование Фурье играет важную роль при анализе движения объекта и при описании объекта. Кроме того, многие пространственные методы для улучшения качества и восстановления изображения базируются на концепциях преобразования Фурье.
Позволяется проводить прямую процедуру вычисления двумерного преобразования Фурье, используя только одноразмерный БПФ-алгоритм. Преобразование Фурье можно использовать при решении многих задач систем технического зрения. Например, с помощью представления границы объекта в виде одномерного массива точек и вычисления их преобразования Фурье полученные значения могут быть использованы в качестве описания формы границы. Одномерное преобразование Фурье является также эффективным при обнаружении движения объекта.
Использование дискретного двумерного преобразования Фурье возможно при изменении, увеличении и восстановлении изображений, хотя, как уже отмечалось, применение этого метода в промышленных системах технического зрения до сих пор ограничено сложностью требуемых вычислений. Этот подход, требующий использования прецизионного оптического оборудования, применяется в промышленных условиях для решения таких задач, как проверка качества поверхности металла после финишной обработки.
3.2 Библиотека Integrated Performance Primitives (IPP)
Возможностями Intel IPP являются следующие функции:
-кодирование и декодирование видео;
-кодирование и декодирование аудио;
-JPEG/JPEG2000;
-машинное зрение;
-криптография;
-сжатие данных;
-пре?/p>