Тема 18. Распознавание объектов изображений любое человеческое знание начинается с интуиции, переходит к понятиям и завершается идеями

Вид материала

Подобный материал:

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ

Тема 18. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Любое человеческое знание начинается с интуиции, переходит к понятиям и завершается идеями.

Иммануил Кант. Немецкий философ. XVIII в.

Когда компьютер вместо человека распознает на изображении лошадь, он не так уж далек от истины, хотя и находится только в начальной стадии процесса формирования своих знаний о человеке.

Георгий Коргуль, Уральский геофизик. ХХ в.

Содержание

Введение.

1. Предварительная обработка изображений. Коррекция яркости и контрастности изображений. Гистограммы яркости. Выравнивание освещенности изображений. Улучшение пространственного разрешения.

2. Определение границ объектов на изображении. Поиск границ на основе градиента. Поиск границ на основе лапласиана.

3. Выделение объектов на изображении. Алгоритм "волшебная палочка". Алгоритм "умные ножницы". Сегментация при помощи разрезов на графах.

4. Выделение признаков объектов. Определение площади и периметра. Определение радиусов вписанных и описанных окружностей. Определение сторон описанного прямоугольника. Определение числа и взаимного положения углов. Определение моментов инерции объекта.

5. Обнаружение и распознавание объектов изображений. Обнаружение объектов. Способ прямого сравнения объекта с эталонным изображением. Корреляционный метод. Методы распознавания на основе системы признаков.

ВВЕДЕНИЕ

Подробное рассмотрение теоретических аспектов данной темы не является задачей настоящего раздела. Более полную информацию по этим вопросам желающие могут получить в других источниках. Ниже даются практические рекомендации по реализации отдельных методов, непосредственно связанных с наиболее типичными задачами, которые решаются на основе использования алгоритмов, рассмотренных в предыдущей теме.

Распознавание объектов на изображениях оптических датчиков (фото-, аэро-, спутниковых и прочих снимках) – традиционная область обработки изображений. Вместе с тем методы распознавания объектов начали широко применяться в автоматических системах теленаблюдений, в рентгеновской и магнито-резонансной томографии, и прочих видах изначально цифровых изображений как для постобработки, так и для обработки в реальном времени.

18.1. предварительная обработка ИЗОБРАЖЕНИй [47, 50, 51]

Операции распознавания на изображениях определенных объектов, как правило, предваряются обработкой изображений для создания условий, повышающих эффективность и качество выделения и распознавания искомых или изучаемых объектов. Методы предварительной обработки зависят от задач исследований, довольно разнообразны и могут включать, например, выделение наиболее информативных фрагментов, их увеличение, получение 3-мерных изображений, цветокартирование, реализация высокого пространственного разрешения, повышение контрастного разрешения, улучшение качества изображений и т.п. Рассмотрим среди них те, без которых, обычно, не обходится ни одна типовая задача.

Коррекция яркости и контрастности изображений.

Изображения, вводимые в компьютер, часто являются малоконтрастными. Слабый контраст, как правило, обусловлен широким диапазоном воспроизводимых яркостей, нередко сочетающийся с нелинейностью характеристики передачи уровней. Характер зависимости изменения яркости палитры пикселей от минимального значения до максимального также влияет на качество изображения. Оптимальной является линейная функция изменения интенсивности пикселей. При вогнутой характеристике изображение будет более темным, при выпуклой — более светлым. И в том, и в другом случае признаки объектов могут быть искажены и недостаточно хорошо идентифицируемы. Коррекция (линеаризация) яркости палитры существенно улучшает качество изображения.

Малая контрастность может быть обусловлена и тем, что вариации функции яркости пикселей на изображении намного меньше допустимого диапазона шкалы яркостей. В этом случае контрастность изображения повышается путем "растягивания" реального динамического диапазона яркостей на всю шкалу при помощи линейного поэлементного преобразования.

Другой способ коррекции яркости палитры связан с инверсией входного изображения. Поскольку различать слабые сигналы на темном фоне достаточно сложно, то инверсная форма представления таких изображений имеет другую гистограмму яркостей, более приемлемую для наблюдения и визуальной идентификации.

Некоторые задачи обработки изображения связаны с преобразованием полутонового изображения (много градаций яркости) в бинарное (две градации). Преобразование осуществляется для того, чтобы сократить информационную избыточность изображения, оставить в нем только информацию, которая нужна для решения конкретной задачи. В бинарном изображении должны быть сохранены определенные детали (например, очертания изображенных объектов) и исключены несущественные особенности (фон).

Пороговая обработка полутонового изображения заключается в разделении всех элементов изображения на два класса А₁ и А₂ по признаку яркости с границей А_гр, и в выполнении соответствующей пороговой фильтрации с заменой пикселей изображения на установленную яркость классов. Выбор границы определяется видом гистограммы яркости исходного изображения. Для простейших изображений типа чертежей, машинописного текста и т.п., имеющих бимодальное распределение, граница устанавливается по минимуму между модами распределения. В общем случае изображение может быть многомодальным, и если устанавливается достаточно надежное соответствие между объектами и соответствующими модами их яркости, то пороговая фильтрация также может предусматривать несколько классов яркости пикселей.

Диапазон яркости изображения в компьютере может иметь отличия от диапазона яркостей исходного, например, в силу недостаточной экспозиции. Существует два возможных способа коррекции яркости. Согласно первому способу изображение линейно отображается в диапазоне яркостей исходного. Второй способ предусматривает ограничение яркости пикселей в обработанном изображении максимальным и минимальным пороговыми уровнями, и имеет более широкое применение. Присутствие в изображении самых светлых и самых темных тонов создает впечатление хорошей контрастности, однако излишняя контрастность приводит к тому, что максимальные градации влияют на средние тона, а большинство деталей изображения окрашены именно в средних тонах и излишняя контрастность может приводит к потере этих деталей или затруднить их выделение.

Гистограммы яркости. Инструментом для оценки уровней интенсивности пикселей является гистограмма - графическое отображение количественной характеристики вероятностного распределения интенсивности (яркости) пикселей в выделенном участке изображения. Максимальному значению интенсивности пикселей присваивается уровень градации интенсивности 255 (белый цвет), самому темному - значение 0 (черный цвет). Интенсивности в диапазоне от 0 до 255 имеют линейную шкалу изменения, либо устанавливаемую в соответствии с принятой функцией изменения, например, усиливающей слабые сигналы (градации серого) и ослабляющей сильные сигналы (в области белого цвета), чем повышается пространственное и контрастное разрешение изображения или определенной зоны интереса.

Известен метод улучшения изображений, основанный на вычислении логарифма спектральных коэффициентов преобразования Фурье исходного изображения (вычисление кепстра). При обратном преобразовании кепстра в изображение происходит выравнивание гистограммы изображения за счет логарифмического преобразования спектра изображения.

Многие изображения характеризуются гистограммами с высокой концентрацией линий в определенных зонах распределения интенсивности. Часто гистограмма распределения яркостей изображения имеет перекос в сторону малых уровней (яркость большинства элементов ниже средней). Одним из методов улучшения качества таких изображений является видоизменение их гистограммы. Выравнивание гистограммы может быть осуществлено на основе возведения в степень модуля спектральных коэффициентов Фурье-преобразования изображения, при этом знак и фаза коэффициентов сохраняется. Если обозначить показатель степени α, то при α<1 операция извлечения корня степени α уменьшает большие спектральные коэффициенты и увеличивает малые. Такое перераспределение энергии в частотной плоскости изображения приводит к более эффективному использованию динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения в пространственной области.

Выбор хорошей маски регулирования гистограммы интенсивности пикселей повышает контраст, тем самым улучшая контрастную разрешающую способность деталей. В программах обработки есть команды, позволяющие устанавливать цвета при цветном картировании изображений, имеющие плавные или, наоборот, резкие переходы отображаемых деталей в зоне интереса. В сочетании с обращением контраста, преобразующем негативное изображение в позитивное, данный способ позволяет также повысить контраст мелких и средних деталей изображения.

Существует достаточно большой арсенал математических моделей и алгоритмов, программная реализация которых позволяет значительно повысить контрастное разрешение изображений. Эти алгоритмы основаны на процессах линейной и нелинейной фильтрации изображений, преобразующей гистограмму интенсивности.

Выравнивание освещенности изображений. Часто некоторые участки на изображении бывают слишком темными, чтобы на них можно было что-то разглядеть. Если прибавить яркости ко всему изображению, то изначально светлые участки могут оказаться засвеченными. Чтобы улучшить вид изображения в таких случаях, применяется метод выравнивания освещенности.

Освещенность меняется в пространстве достаточно медленно и ее можно считать низкочастотным сигналом. Само же изображение можно считать в среднем более высокочастотным сигналом. Если бы в процессе фотографии эти сигналы складывались, то их можно было бы разделять с помощью обычных фильтров. Однако на реальной фотографии получается произведение той картины, которую мы хотим видеть, и карты освещенности. И поскольку эти сигналы не складываются, а перемножаются, то избавиться от неравномерностей освещенности простой фильтрацией не удастся.

Для решения таких задач применяется гомоморфная обработка. Идея обработки заключается в сведении нелинейной задачи к линейной. Например, можно свести задачу разделения перемноженных сигналов к задаче разделения сложенных сигналов. Для этого нужно взять логарифм от произведения изображений, который будет равен сумме логарифмов сомножителей. При этом задача разделения произведения сигналов сводится к задаче разделения суммы НЧ- и ВЧ- сигналов и решается с помощью ВЧ-фильтра, который удалит из суммы сигналов низкие частоты. Останется взять от полученного сигнала экспоненту, чтобы вернуться к исходному масштабу амплитуд.

ВЧ-фильтр можно реализовать следующим образом. Сначала к изображению применяется операция размытия (НЧ-фильтр), а потом из исходного изображения вычитается размытое. Наилучший радиус размытия зависит от конкретного изображения. Можно начать эксперименты с радиуса порядка десяти пикселей.

Обычно для размытия изображения применяется двумерный гауссовский фильтр, имеющий вид h(x, y) = A exp(-(x²+y²) /2²). Здесь A – нормирующая константа (сумма всех коэффициентов фильтра должна быть равна 1), σ – «ширина» фильтра, регулирующая степень размытия.

Непосредственное вычисление двумерной свертки с таким ядром требует больших вычислений даже при сравнительно небольшом размере ядра. Однако эквивалентного эффекта можно достичь, отфильтровав одномерным гауссианом сначала строки изображения, а затем столбцы полученного изображения. Полученный от выравнивания освещенности эффект может оказаться слишком сильным (темные области станут по яркости такими же, как и светлые). Чтобы уменьшить эффект, можно просто смешать обработанное изображение с исходным в определенной пропорции.

Улучшение пространственного разрешения. Интерпретация изображений тесно связана с качеством представления мелких неискаженных деталей. При этом необходимо, чтобы с увеличением фрагментов не происходило ухудшения разрешающей способности изображения при выполнении математических операций 2D-интерполяции функции пространственного распределения интенсивности пикселей в строках и столбцах матрицы изображения. Важным фактором при идентификации объектов является также локализация и отображение зон одной и той же яркости или цветности, даже если эти области имеют размеры нескольких пикселей.

Четкость изображений в профессиональных программах корректируется, как правило, определением оптимальных значений яркости и контрастности путем выбора соответствующих опций:

а) «величины» — степени влияния воздействия на резкость изображения;

б) «радиуса» — толщины контура резкости;

в) «порога дискриминации» — определения контуров объектов путем задания разности значений интенсивности соседних пикселей, достаточной для того, чтобы программа повысила контрастность между ними.

Некоторые программы содержат автоматическую установку оптимального соотношения контрастности и яркости, поддерживающих необходимую четкость изображения.

При обработке изображений важную роль играют алгоритмы ранговой фильтрации, позволяющие устранять «размытость» деталей (улучшить их фокусировку) за счет выбора двумерной n×n маски пикселей, выполнения операции ранжирования значений интенсивности пикселей в пределах задаваемой маски и присвоения центральному пикселю значения, равного максимальному значению по ранжиру. К виду ранговой относится также процедура медианной фильтрации, устраняющая в изображении некоррелированные случайные сигналы и импульсные помехи без "размытия" резких перепадов яркости на границах объектов.

Информативное применение линейной фильтрации обусловлено ее возможностями коррекции искажений различного типа, возникающих вследствие несовершенства устройств, формирующих изображение. Посредством линейной фильтрации удается уменьшить влияние флуктуационных шумов и других дефектов на воспроизводимых изображениях в режиме повышения контраста малоконтрастных деталей при увеличении масштаба зон интереса.

Коррекция аппертурных искажений изображений в случае отсутствия шумовой составляющей сигнала осуществляется путем инверсной фильтрации (деконволюции). Однако следует учитывать, фильтры деконволюции имеют коэффициент усиления дисперсии шумов, больший 1, и вместо улучшения изображения может увеличиться зашумленность.

Перспективными считаются нелинейные методы фильтрации на основе частотных масок, позволяющих уменьшить влияние низкочастотных компонент сигнала изображения и усилить влияние высокочастотных компонент, что повышает пространственное разрешение деталей, описываемых в спектре изображения более высокими пространственными частотами.

18.2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ [47, 1i]

С точки зрения распознавания и анализа объектов на изображении наиболее информативными являются не значения яркостей объектов, а характеристики их границ – контуров. Другими словами, основная информация заключена не в яркости отдельных областей, а в их очертаниях. Задача выделения контуров состоит в построении изображения именно границ объектов и очертаний однородных областей.

Как правило, граница предмета на фотографии отображается перепадом яркости между двумя сравнительно однотонными областями. Но перепад яркости может быть вызван также текстурой предмета, тенями, бликами, перепадами освещенности, и т.п.

Будем называть контуром изображения совокупность его пикселов, в окрестности которых наблюдается скачкообразное изменение функции яркости. Так как при цифровой обработке изображение представлено как функция целочисленных аргументов, то контуры представляются линиями шириной, как минимум, в один пиксел. Если исходное изображение, кроме областей постоянной яркости, содержит участки с плавно меняющейся яркостью, то непрерывность контурных линий не гарантируется. С другой стороны, если на “кусочно-постоянном” изображении присутствует шум, то могут быть обнаружены “лишние” контуры в точках, которые не являются границами областей.

При разработке алгоритмов выделения контуров нужно учитывать указанные особенности поведения контурных линий. Специальная дополнительная обработка выделенных контуров позволяет устранять разрывы и подавлять ложные контурные линии.

Процедура построения бинарного изображения границ объектов обычно складывается из двух последовательных операций: выделения контуров и их пороговой обработки.

Исходное изображение подвергается линейной или нелинейной обработке, с реакцией на перепады яркости. В результате этой операции формируется изображение, функция яркости которого существенно отличается от нуля только в областях резких изменений яркости изображения. Пороговой обработкой из этого изображения формируется контурный объект. Выбор порога на втором этапе должен производиться из следующих соображений. При слишком высоком пороге могут появиться разрывы контуров, а слабые перепады яркости не будут обнаружены. При слишком низком пороге из-за шумов и неоднородности областей могут появиться ложные контуры.

Поиск границ на основе градиента. Одним из наиболее простых способов выделения границ является пространственное дифференцирование функции яркости. Для двумерной функции яркости A(x, y) перепады в направлениях x и y регистрируются частными производными ��A(x, y)/��x и ��A(x, y)/��y, которые пропорциональны скоростям изменения яркости в соответствующих направлениях.

Рис. 18.2.1.

Выделение перепадов яркости иллюстрирует рис. 18.2.1. На нем можно видеть, что подчеркивание контуров, перпендикулярных к оси x, обеспечивает производная ��A(x, y)/��x (рис. б), а подчеркивание контуров, перпендикулярных к оси y, – ��A(x, y)/��y (рис. в).

В практических задачах требуется выделять контуры, направление которых является произвольным. Для этих целей можно использовать модуль градиента функции яркости

|A(x, y)| =_,

который пропорционален максимальной (по направлению) скорости изменения функции яркости в данной точке и не зависит от направления контура. Модуль градиента в отличие от частных производных принимает только неотрицательные значения, поэтому на получающемся изображении (рис. г) точки, соответствующие контурам, имеют повышенный уровень яркости.

Для цифровых изображений аналогами частных производных и модуля градиента являются разностные функции.

Практический пример выделения границ на фотоизображении приведен на рис. 18.2.2. Исходное изображение (1) является однотонным. На изображении (2) представлен результат вычисления вектора градиента яркости Аx, y) = (��A/��x, ��A/��y). Как видно на рисунке, в точках большого перепада яркости градиент имеет большую длину. Отфильтровав пиксели с длиной градиента, большей определенного порога , мы получим изображение границ (3).

Рис. 18.2.2.
Недостаток алгоритма - пропуск границы с малыми перепадами яркости и включение в число границ деталей изображения с большими изменениями яркости (шкурка бурундука). При зашумлении изображения карту граничных точек будут загрязнять и просто шум, поскольку не учитывается, что граничные точки соответствуют не просто перепадам яркости, а перепадам яркости между относительно монотонными областями.

Для снижения влияния данного недостатка изображение сначала подвергают сглаживающей гауссовской фильтрации. При сглаживающей фильтрации мелкие несущественные детали размываются быстрее перепадов между областями. Результат операции можно видеть на изображении (4). Однако при этом четко выраженные границы расплываются в жирные линии.

Градиент яркости в каждой точке характеризуется длиной и направлением. Выше при поиске граничных точек использовалась только длина вектора. Направление градиента - это направление максимального возрастания функции, что позволяет использовать процедуру подавления немаксимумов. При этой процедуре для каждой точки рассматривается отрезок длиной в несколько пикселей, ориентированный по направлению градиента и с центром в рассматриваемом пикселе. Пиксель считается максимальным тогда и только тогда, когда длина градиента в нем максимальна среди всех длин градиентов пикселей отрезка. Граничными можно признать все максимальные пиксели с длинами градиента больше определенного порога. Градиент яркости в каждой точке перпендикулярен границе, поэтому после подавления немаксимумов жирных линий не остается. На каждом перпендикулярном сечении жирной линии останется один пиксель с максимальной длиной градиента.

Перпендикулярность градиента яркости к границе может быть использована для прослеживания границы, начиная с некоторого граничного пикселя. Такое прослеживание используется в гистерезисной фильтрации максимальных пикселей. Идея гистерезисной фильтрации заключается в том, что длинный устойчивый граничный контур, скорее всего, содержит в себе пиксели с особенно большим перепадом яркости, и, начиная с такого пикселя, контур можно проследить, переходя по граничным пикселям с меньшим перепадом яркости.

Рис. 18.2.3.
При проведении гистерезисной фильтрации вводят не одно, а два пороговых значения. Меньшее () соответствует минимальной длине градиента, при которой пиксель может быть признан граничным. Большее (), соответствует минимальной длине градиента, при которой пиксель может инициализировать контур. После того как контур инициализируется в максимальном пикселе P с длиной градиента, большей , рассматриваются каждый соседний с ним максимальный пиксель Q. Если пиксель Q имеет длину градиента, большую , и угол между векторами PQ и (P) близок к 90^o, то P добавляется к контуру, и процесс рекурсивно переходит к Q. Его результат для исходного изображения на рис. 18.2.2 показан на рис. 18.2.3.

Таким образом, алгоритм нахождения границ на основе градиента заключается в последовательном применении следующих операций:

- гауссовская сглаживающая фильтрация;

- нахождение градиента яркости в каждом пикселе;

- нахождение максимальных пикселей;

- гистерезисная фильтрация максимальных пикселей.

Этот алгоритм носит названия алгоритма Кэнни и наиболее часто применяется для нахождения границ.

Поиск границ на основе лапласиана. Известно, что необходимым и достаточным условием экстремального значения первой производной функции в произвольной точке является равенство нулю второй производной в этой точке, причем вторая производная должна иметь разные знаки по разные стороны от точки.

В двумерном варианте аналогом второй производной является лапласиан - скалярный оператор ^f) = (��²f/��x + ��²f/��y).

Рис. 18.2.3.
Нахождение границ на изображении с использованием лапласиана может производиться по аналогии с одномерным случаем: граничными признаются точки, в которых лапласиан равен нулю и вокруг которых он имеет разные знаки. Оценка лапласиана при помощи линейной фильтрации также предваряется гауссовской сглаживающей фильтрацией, чтобы снизить чувствительность алгоритма к шуму. Гауссовское сглаживание и поиск лапласиана можно осуществить одновременно, поэтому нахождение границ при помощи такого фильтра производится быстрее, чем при помощи алгоритма Кэнни. Фильтр применяется в системах, где имеет значение и качество результата (обычно уступает алгоритму Кэнни), и быстродействие. Чтобы уменьшить чувствительность к несущественным деталям, из числа граничных точек также можно исключить те, длина градиента в которых меньше определенного порога (рис. 18.2.3).

18.3. ВЫДЕЛЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ [1i]

При работе с изображением часто возникает необходимость отделить одну, значимую для пользователя часть (объект), от всего остального (фон). Так, например, в медицинских изображениях выделяется определенный объект для измерений его параметров. Алгоритмы решения этой задачи являются интерактивными, т.к. только пользователь может определить, что является интересующим его объектом, а что относится к фону.

В принципе, поставленная задача может быть решена простейшим способом - пользователь просто обводит объект курсором мыши, но для сложных объектов это потребует значительных усилий и временных затрат.

Алгоритм "Волшебная палочка" (Magic wand) был одним из первых алгоритмов интерактивной сегментации. Пользователь последовательно указывает точки объекта, а алгоритм выделяет окрестные пиксели с похожим цветом и (по решению пользователя) добавляет выделенную область к объекту. Для оценки "похожести" пользователем задается матрица порогов чувствительности расстояния между цветами. Чем он больше, тем больше пикселей выделится на одном шаге. При этом в область "похожих" цветов выделяются только связные пиксели.

Алгоритм неплохо работает при выделении достаточно монотонных по цвету объектов. При сильных вариациях цвета аккуратно отделить объект от фона с помощью данного алгоритма невозможно. При слишком малом пороге чувствительности может не выделяться значительная часть объекта. Увеличение порога приводит к тому, что выделение "протекает" за пределы объекта. В случае пестрого объекта или размытой границы между фоном и объектом алгоритм практически беспомощен.

Алгоритм "умные ножницы" используется с 1996 году, завоевал популярность и был встроен в распространенный редактор фотоизображений Adobe Photoshop. При использовании алгоритма пользователь обводит границу между объектом и фоном, указывая точки на границе с некоторым промежутком, а "умные ножницы" проводят граничную линию между последовательно указанными точками.

Рис. 18.3.1.
Представим себе растр изображения в виде графа (рис. 18.3.1) с ребрами, образованными сторонами пикселей. При указании пользователем двух последовательных точек P и Q алгоритм "ножниц" вычисляет минимальное расстояние между точками P и Q по ребрам графа, при этом условная геометрическая длина каждого ребра на этом пути имеет обратную зависимость от величины цветового перепада пикселей по его сторонам. Поскольку ребра, соответствующие резким цветовым перепадам, будут иметь меньшую условную длину, "умные ножницы" стремятся провести границу именно по таким ребрам.

"Умные ножницы" существенно ускоряют процесс выделения объекта. Однако и они работают не очень хорошо при наличии пестрого фона и/или пестрого объекта. В таких случаях требуется указывать большее количество граничных точек.

Сегментация при помощи разрезов на графах. Третий способ выделения объекта на фоне также основан на теории графов. Пользователь просто отмечает некоторое множество A пикселей, принадлежащих объекту, и некоторое множество B пикселей, принадлежащих фону. Поскольку эти пиксели не обязаны быть рядом с границей, такая разметка не требует от пользователя особых усилий. Результатом алгоритма служит сегментация, в которой все множество A относится к объекту, а множество B - к фону.

Если результат выделения с первого раза не удовлетворяет пользователя, он добавляет в исходные множества пиксели, доотмечая их на изображении. Например, если алгоритм ошибочно отнес кусок объекта к фону, пользователь отмечает часть пикселей этого куска как пиксели объекта (множество A). Результатом перезапуска алгоритма служит уточненная сегментация.

Рассмотрим, как работает алгоритм. Построим граф на растре следующим образом. Пиксельные вершины графа расположим в центре каждого пикселя, а под цветом вершины мы будем понимать цвет пикселя. Каждую вершину соединим с соседними вершинами и получим восемь ребер, которые соединяют центры соседних пикселей. Припишем каждому ребру вес:

(/L) exp(- (C₂, C₂)),

где L - геометрическая длина ребра, C₁ и C₂ - цвета вершин, соединяемых ребром, λ и σ - некоторые (положительные) параметры, (..) – матрица чувствительности по перепаду цвета. Данный вес тем меньше, чем больше разница между цветами вершин.

Добавим в граф две терминальных вершины, называемые истоком и стоком, и соединим их ребрами с каждой вершиной графа. Ребрам, соединяющим исток с вершинами множества A, и ребрам, соединяющим сток с вершинами множества B, припишем бесконечный вес.

Рассмотрим распределение цветов вершин множества A (например, как гистограмму). Для всех пиксельных вершин не из множества A, припишем ребрам, соединяющим их с истоком, вес, пропорциональный согласованности их цвета с этим распределением цветов, при этом вес ребра будет тем больше, чем больше "похож" цвет вершины на цвета вершин множества A. Аналогичную процедуру проделаем для множества B и ребер, соединяющих пиксельные вершины со стоком.

Все ребра графа "разрежем" на два непересекающихся множества - истоковое и стоковое, и будем считать, что вершины, попавшие в истоковое множество, соответствуют пикселям объекта, а остальные, попавшие в стоковое множество соответствуют пикселям фона. Число возможных вариантов разрезов равно 2^P, где P - число пикселей, так как каждую пиксельную вершину можно отнести либо в истоковое, либо в стоковое множестве.

Рис. 18.3.2.
Весом разреза назовем сумму весов всех разрезанных ребер, за исключением ребер с бесконечным весом. Минимальным разрезом назовем разрез с минимальным весом, при этом истоковые пиксели этого разреза будут соответственно отнесены к пикселям объекта, а стоковые – к фону. Граница между объектом и фоном будет проведена по возможности между пикселями с сильно отличающимися цветами.

Идеального разделения, естественно, быть не может. Например, участок изображения может быть похож по цвету на фон (пиксели множества B), но окружен пикселями множества A и не отделен от них резкой границей. В таких случаях выбор параметра λ в формуле веса ребер устанавливает баланс между последними двумя пунктами. При увеличении значения λ, увеличивается важность того, чтобы граница между фоном и объектом проходила между пикселями с разными цветами, а при уменьшении - увеличивается важность того, чтобы пиксели, похожие по цвету на пиксели множества A (или B), были отнесены к объекту (фону). Пример выделения объекта приведен на рис. 18.3.2.

18.4. Выделение признаков объектов [49]

Выделение признаков позволяет упростить реализацию распознавания или идентификации объектов. При выборе наиболее информативных признаков необходимо учитывать как свойства самих объектов, так и возможности разрешающей способности первичных формирователей сигнала изображения. Выделение признаков проведем на примере обработки монохромных (однослойных) изображений. В цветных изображениях рассмотренные алгоритмы можно применять к каждому цвету в отдельности.

При обработке предпочтительными являются следующие признаки объектов:

– площадь и периметр изображения объекта;

– размеры вписанных простейших геометрических фигур (окружностей, прямоугольников, треугольников и др.);

– число и взаимное расположение углов;

– моменты инерции изображений объектов.

Важной особенностью большинства геометрических признаков является инвариантность относительно разворота изображения объекта, а путем нормирования геометрических признаков друг относительно друга достигается инвариантность относительно масштаба изображения объекта.

Определение площади и периметра. Площадь изображения объекта вычисляется путём подсчёта числа элементов, относящихся к объекту:

A=S(x, y), S(x, y) = ,

где L- множество координат массива S(x, y), принадлежащих выделенному объекту.

Периметр изображения объекта Р вычисляется после выделения границ объекта путем суммирования множество контурных точек изображения объекта.

На основе выделенных признаков нормированный признак, инвариантный к масштабу изображения U = A/P² или V = P/.

Определение радиусов вписанных и описанных окружностей (рис. 18.4.1) складывается из двух этапов.

Рис. 18.4.1.
1. Определение координат геометрического центра изображения объекта:

Х_ц = xS(x, y) /S(x, y), Y_ц = yS(x, y) /S(x, y),

где x и y – номера строк и столбцов всех пикселей S(x, y), входящих в объект.

2. Вычисление минимального и максимального расстояний от центра до границ изображения объекта.

r(x, y) =_.

_R_max₌_r₍_x_,_y_max_);_R_min₌_r₍_x_,_y_min_{), где}_x_,_y__P_{(точки периметра).}

Нормированный признак R′ = R_max ⁄ R_min инвариантен к масштабу изображения объекта.

Рис. 18.4.2.
Определение сторон описанного прямоугольника (рис. 18.4.2) выполняется следующим образом. Определяются максимальные и минимальные значения абсцисс и ординат изображения объекта x_max и x_min, y_max и y_min, после чего определяются высота и основание прямоугольника:

L = x_max - x_min, H = y_max - y_min.

Данный признак не инвариантен к развороту изображения объекта.

Определение числа и взаимного положения углов. Классический способ определения угловых точек изображения объекта заключается в анализе небольшого фрагмента контура в окрестностях данной точки и в определении радиуса её кривизны. Если радиус окажется меньше установленного порога – это угловой элемент, в противном случае – нет.

Рис. 18.4.3.
С практической точки зрения предпочтительным представляется более простой алгоритм. Он заключается в оценке расстояний между начальной и конечной точками фрагмента контура, например, между элементами контура с порядковыми номерами k – 2 и k + 2 на рис. 18.4.3.

Пусть x(k) и y(k) абсцисса и ордината контурных элементов соответственно. Тогда решающее правило может выглядеть следующим образом:

{|x(k-2)−x(k+2)|+|y(k−2)−y(k+2)| ≤H}.

Если условие выполняется, тогда данная точка контура принадлежит множеству угловых точек L. Здесь H – пороговое значение, выбираемое с учётом свойств объектов.

Определение моментов инерции объекта. Термин "моменты инерции изображения объекта" не имеет отношения к механике. Просто для вычисления указанного признака используются математические выражения, аналогичные вычислению моментов инерции материального тела, где вместо значений масс отдельных точек тела подставлены значения освещенностей в соответствующих точках его изображения. Моменты инерции являются информационными признаками для последующего распознавания образов.

Рис. 18.4.4.
Обозначим главные искомые моменты инерции изображения объекта через J₁ и J₂. Чтобы найти J₁ и J₂, необходимо предварительно определить так называемые промежуточные моменты J_x и J_y, т.е. моменты инерции относительно вертикальной и горизонтальной осей системы координат, а также смешанный момент J_x,y (рис. 18.4.4а).

Порядок вычислений:

1. Определяются координаты центра "тяжести" (энергетического центра) изображения объекта.

Х_цэ = xA(x, y) /A(x, y), Y_цэ = yA(x, y) /A(x, y),

2. Определяются промежуточные моменты J_x, J_y, J_x_,_y.

J_x = [(x- Х_цэ)² A(x, y)], Y_x = [(y- Y_цэ)² A(x, y)],

J_xy = [(x- Х_цэ) (y- Y_цэ) A(x, y)].

3. Вычисляются главные моменты.

J_1,2=_.

18.5. обнаружение и распознавание объектов ИЗОБРАЖЕНИЙ [49]

Обнаружение объектов. Обнаружение (выявление) образов объектов в искажённом шумами и помехами изображении может быть определено в виде процедуры проверки определенного условия сравнения двух чисел - результата преобразования анализируемого изображения и определенного порогового значения:

L[A(x, y)] ≥ П[A(x, y)]. (18.5.1)

Здесь L[.] – оператор преобразования исходного изображения, П[.] – оператор формирования порогового значения. Решение о наличии объекта принимается в случае выполнения условия. Качество обнаружения характеризуется вероятностью выполнения условия при наличии объекта в анализируемом изображении.

Конкретный вид операторов L[.], П[.] и качество обнаружения зависят от наличия априорных сведений об ожидаемых объектах, шумах, помехах и искажениях. Основой для определения оптимальных параметров операторов является теория статистических решений.

Так, например, при выделении точечных объектов форма изображения объекта однозначно определяется функцией пятна рассеяния объектива, которую можно считать известной, при этом задача сводится к классической процедуре обнаружения сигнала известной формы на фоне аддитивных нормальных шумов с нулевым средним значением. В этом случае в качестве операторов преобразования выступают корреляционные интегралы, вычисляемые с использованием заданного описания известного изображения объекта и типового шума соответственно. Идентификация заключается в сравнении изображения объекта с эталонами заданного класса. Решение об объекте выносится по наилучшему совпадению.

Способ прямого сравнения объекта с эталонным изображением. Пусть S(x, y) – исходное изображение объекта, F(x, y) – эталонное изображение. Алгоритм прямого сравнения имеет вид:

T = (S(x, y) - F(x, y))² ≤ D, (18.5.2)

где D – порог различия.

Способ прост и может быть легко реализован. Однако, при наличии в реальных условиях дестабилизирующих факторов надёжность способа невелика. При большем значении порога D условию (18.5.2), могут удовлетворять различные объекты и могут возникнуть ошибки, связанные с неправильной идентификацией объекта (ошибки первого рода). При уменьшении D могут возникнуть ошибки типа пропуска объекта (ошибки второго рода). Регулируя величину D, можно лишь менять соотношение между вероятностями возникновения ошибок первого и второго рода в соответствии с заданным критерием оптимальности.

Корреляционный метод основан на вычислении взаимной корреляции между объектами и эталонами. Из множества k альтернативных вариантов выбирается тот объект (или эталон), при котором получается максимальная сумма взаимной корреляции:

K(k) = S_k(x, y) F_k(x, y). (18.5.3)

При идентификации объектов удобно пользоваться коэффициентами корреляции, которые в первом приближении дают и оценку вероятности отнесения объекта к данному эталону:

R(k) = K(k)/K_max(k), K_max(k) = F_k²(x, y), (18.5.3)

где K_max(k) – значения автокорреляции эталонов.

Корреляционный метод более надёжен, но требует значительно большего объёма вычислений. Но при обработке бинарных изображений это не столь существенно, поскольку перемножение однобитовых чисел сводится к простой логической операции «И».

Рассмотренные выше методы требуют одинаковой ориентации изображений объекта и эталона, совмещения их по пространственным координатам и выдерживания одинаковых масштабов.

Методы распознавания на основе системы признаков также используют эталоны объектов, но в качестве элементов сравнения используются признаки объекта и эталона, что позволяет сократить объём эталонных данных и время обработки информации. Однако следует иметь в виду, что на практике выделение признаков объектов всегда осуществляется с некоторой погрешностью, а, следовательно, необходимо выявлять и учитывать характер и степень возможного рассеяния оценок используемых признаков для каждого из ожидаемых объектов, т.е. использовать гистограммы распределения значений признаков.

При большом числе возможных вариантов объектов рекомендуется многоступенчатый (иерархический) алгоритм. При этом на каждой ступени распознавания используется какой-либо из признаков объекта (площадь, периметр, радиусы вписанных и описанных окружностей, моменты инерции, число и расположение углов и т.д.). На нижних уровнях используются признаки, не требующие больших вычислительных затрат (например, площади и периметры объектов), а наиболее информативные (например, моменты инерции) – применяются на верхнем уровне, где число альтернатив минимально.

А.В.Давыдов.

24.03.08.

литература

46. Хуанг Т.С. и др. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. – М.: Радио и связь, 1984. – 224 с.

47. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы. – Соросовский образовательный журнал №3, 1996.

48. Апальков И.В., Хрящев В.В. Удаление шума из изображений на основе нелинейных алгоритмов с использованием ранговой статистики. - Ярославский государственный университет, 2007.

49. Андреев А.Л. Автоматизированные телевизионные системы наблюдения. Часть II. Арифметико -логические основы и алгоритмы. Учебное пособие. - СПб: СПб, ГУИТМО, 2005. – 88с.

50. Розенфельд Л.Г. и др. Возможности постобработки диагностических КТ и МРТ-изображений на персональном компьютере. - Український медичний часопис – № 6 (56) – XI/XII, 2006.

51. Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов (Математические основы).- М.: МГУ, Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа, 2002. – u/dsp/dspcourse.pdf, narod.ru/dspcourse.djvu , rod.ru/arhiv/dsp/dsp4.pdf.

1i. Иванов Д.В. и др. Алгоритмические основы растровой графики. – Интернет университет информационных технологий. – t.ru/goto/course/rastrgraph/

2i. Лукин С.Б. Оптико-электронные системы: Конспект лекций. ИТМО, 2004. – СПб, ИТМО ИФФ, 2004. - ru/kons/oes/KL.htm

ссылка скрыта ссылка скрыта ссылка скрыта

О замеченных ошибках и предложениях по дополнению: davpro@yandex.ru.

Copyright © 2008 Davydov А.V.

Blog

Тема 18. Распознавание объектов изображений любое человеческое знание начинается с интуиции, переходит к понятиям и завершается идеями