ОБНАРУЖЕНИЕ ТОЧЕЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ КОНТРАСТОМ - Студенческий научный форум

V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

ОБНАРУЖЕНИЕ ТОЧЕЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ КОНТРАСТОМ

Кузнецов С.В. 1, Григорьев А.В. 1, Юрков Н.К. 1
1Пензенский Государственный Университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Сегментация изображений — одна из главных задач распознавания изображений. Это разделение изображений на несколько областей, которые отличаются друг от друга определёнными характеристическими признаками. Такими признаками могут быть яркость, цвет, форма. Неправильное выделение сегментов на изображении отразится на качестве распознавания и может даже сделать это распознавание невозможным [1].

В [2] заявлен способ сегментации изображений на основе анализа структуры разностей между интенсивностями каждого элемента и соседних с ним по восьми направлениям. Одна из модификаций этого способа описана в статьях [3], [4] и [5]. В этих статьях предложен также логический функционал, по которому автоматизированная система определит, является данный фрагмент сегментом или нет.

(1),

где признаки h1, …, h4 — логические высказывания:

h1: фрагмент является областью связанных горизонтально-положительных элементов;

h2: фрагмент является областью связанных вершинных элементов;

h3: к фрагменту не примыкает ни один негативно-контурный элемент;

h4: к фрагменту не примыкает ни один краевой элемент.

Рассмотрим структурное описание элемента растрового изображения, все пары направлений которого являются вершинными (табл. 1).

Таблица 1

Структурное описание элемента растрового изображения, все пары направлений которого являются вершинными

c

pi,j,c

pi,j,c+4

пара направлений

1

2

2

вершинная

2

2

2

вершинная

3

2

2

вершинная

4

2

2

вершинная

Графически это описание интерпретируется следующим образом (рис. 1).

Рис. 1. Структурное описание элемента растрового изображения, все пары направлений которого являются вершинными

Интуитивно понятно, что этот элемент растрового изображения представляет собой одноэлементный сегмент. Это яркая точка на изображении. Под сегментом понимается незначиморазностная область, ни один из элементов которой не имеет ни одной отрицательной разности. Пиксель связан сам с собой незначимой разностью (Zi,jZi,j=0). Поэтому если отдельно взятый пиксель не имеет незначимых разностей, то это одноэлементная незначиморазностная область. Отрицательных разностей пиксель на рис. 1 не имеет. => представленный на рис. 1 пиксель должен определиться автоматизированной системой обработки изображений как одноэлементный сегмент.

Действительно, поскольку все пары элемента вершинные, сам элемент тоже определится как вершинный. Соседних вершинных элементов этот элемент не имеет => автоматизированная система определит этот элемент как одноэлементную область связанных вершинных элементов (h2=1) => данный одноэлементный фрагмент никак не может определиться как область связанных горизонтально-положительных элементов (h1=0). К фрагменту не примыкает ни один негативно-контурный элемент (h3=1). Предположим, что рассматриваемый элемент не находится вблизи края сцены (h4=1). В результате автоматизированная система определит для этого одноэлементного фрагмента логический функционал (1) H: . Таким образом, вершинный элемент правильно определится как одноэлементный сегмент полутонового растрового изображения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Самойленко Д.Е. Структурная сегментация изображений. // «Искусственный интеллект». — 2004. — №4. — С. 512-529.

2. Патент 1837335 РФ G 06 K 9/00. Устройство для селекции изображений. / А.Л. Држевецкий, В.Н. Контишев, А.В. Григорьев, А.Г. Царёв. // Выдан 19.08.1993г. / БИ, 1993, №32.

3. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Царёв А.Г., Трусов В.А., Сивагина Ю.А., Волощенко А.А. Принцип структурно-разностной классификации элементов растрового изображения. // «Молодежь. Наука. Инновации» — Труды V международной научно-практической конференции, С. 262-265. — Пенза: Издательство Пензенского филиала РГУ ИТП, 2012.

4. Григорьев А.В., Држевецкий А.Л., Царёв А.Г., Трусов В.А., Аксёнова Г.А., Рачковская М.К. Структурно-разностное формирование одномерных вершинных областей связанных элементов. // «Молодежь. Наука. Инновации» — Труды V международной научно-практической конференции, С. 185-188. — Пенза: Издательство Пензенского филиала РГУ ИТП, 2012.

5. 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.

 

3

 

Просмотров работы: 1738