Исследование и разработка методов анализа многоградационных растровых изображений в системах технического зрения

• Автор: Адилов, Руфат Мейралиевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 176 с. : ил.

1 Методы анализа растровых изображений

1.1 Методы бинаризации изображения

1.2. Информационная емкость бинарных изображений

1.3. Выделение контуров на изображении

1.4 Сегментация изображения

1.5 Определение значений пространственных параметров изображений объектов

1.6 Выводы по главе

2 Метод комплексного анализа многоградационного изображения

2.1 Основные условия

2.2 Этапы бинаризации изображения по методу максимума производной .

2.3 Алгоритм определения граничных точек

2.4 Устранение разрывов линии контура
2.5 Ошибки в определении точек границы
2.5.1 Ошибка определения значения разности
2.5.2 Ошибка определения знака разности
2.6 Выводы по главе
3 Сегментация растровых много градационных изображений
3.1 Постановка задачи
3.2 Описание метода сегментации
3.3 Ошибки определения значений пространственных параметров сегментов
3.4 Выводы по главе
4 Измерение значений пространственных параметров изображений
объектов
4.1 Общие положения
4.2 Измерение вектора скорости
4.2.1 Определение скорости и направления движения объекта
4.2.2 Ошибки определения скорости движения изображения объекта
4.3 Векторные характеристики изображения объекта
4.3.1 Вычисление томографических проекций
4.3.2 Вычисление моментов по упрощенным формулам
4.3.3 Метод поэлементных приращений
4.3.4 Алгоритм вычисления коэффициента момента минимальной инерции
4.3.5 Алгоритм элементарных приращений для линии
4.4 Выводы по главе
5 Экспериментальная часть
5.1 Реализация устройства комплексной обработки изображения
5.1.1 Реализация блока определения координат граничных точек
по оси X
5.1.2 Реализация блока определения координат граничных точек
по оси У
5.1.3 Реализация блока выделения признака элемента изображения
5.1.4 Влияние постоянного фона на результат комплексной обработки изображения
5.1.5 Влияние низкочастотной помехи на результат комплексной обработки изображения
5.1.6 Влияние высокочастотной помехи на результат комплексной обработки изображения
5.2 Программа моделирования работы устройства определения параметров движения
5.3 Выводы по главе
Заключение
Принятые сокращения Список литературы
Введение


Метод комплексного преобразования изображения, выполняющий бинаризацию и выделение контура изображения. Алгоритм сегментации изображений, работающий в режиме реального времени, и основанный на анализе трехэлементного формата связности. Метод определения скорости движения изображения объекта по одному кадру изображения. Метод вычисления моментов инерции изображения объекта в режиме формирования кадра по томографическим проекциям. Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научнотехнической конференции Современные методы и средства обработки пространственновременных сигналов, г. Пенза, мая VI Международной конференции Оптикоэлектронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание , Курск, октября г. Международной научнотехнической конференции Интеллектуальные и информационные системы Интеллект , Тула, декабря г. V Всероссийской научнотехнической конференции Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов г. Пензенской области, мая, II Всероссийской научнотехнической конференции Современные методы и средства обработки пространственновременных сигналов, г. Пенза, мая III Всероссийской научнотехнической конференции Современные методы и средства обработки пространственновременных сигналов, г. Пенза, мая . Публикации. По теме диссертации опубликованы 8 работ, в том числе 4 тезисов докладов и 4 статьи в сборниках трудов. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка литературы из наименований. Объем работы 6 страниц текста, рисунков, таблиц. Во введении приведены основные этапы анализа изображений, применяемые в системах технического зрения. Отмечается, что первым этапом является фильтрация, выполняемая с целью уменьшения шумов и помех. В СТЗ используют несколько подходов к реализации фильтрации, из которых следует выделить два с помощью фильтров, имеющих полосу пропускания меньшую, чем ширина спектра видеосигнала, или с помощью накопления интегрирования нескольких кадров. В первом случае наблюдается сглаживание изображения, в результате которого теряются мелкие детали на изображении, а второй подход связан с большими временными затратами. Фильтрации изображения является отдельным достаточно сложным направлением в цифровой обработке информации и в данной работе не рассматривается. В измерительных СТЗ, под которыми подразумеваются системы технического зрения, используемые для измерения пространственных характеристик анализируемых изображений объектов, для уменьшения количества обрабатываемой информации исходное многоградационное изображение преобразуют в бинарное изображение. При этом считается, что потери информации для измерения пространственных характеристик анализируемых изображений объектов в идеальном случае отсутствия шумов и помех не происходит, так как пространственные характеристики при таком преобразовании не изменяются. Бинарное изображение отличается от многоградационного тем, что каждый элемент изображения принимает одно из двух значений яркости минимальное, что соответствует 0, или максимальное, что соответствует 1. В общем виде визуализация бинарного изображения в измерительных СТЗ не нужна, а нужны пространственные характеристики некоторых совокупностей элементов изображения, объединенных по критерию пространственной связности в некоторую локальную область ЛО. Эта операция выполняется на этапе сегментации, о чем говорилось во введении. Рисунок 1. ЛО с пространственными характеристиками каждой ЛО. ЛО Ширина Высота Геом. Рисунок 1. Для выполнения бинаризации изображения используют различные методы. Наибольшее распространение получили методы, использующие пороговую обработку 2, 3, 8, . Принцип подобных методов бинаризации заключается в следующем сначала тем или иным способом определяется пороговое значение уровня яркости Бп,у, а затем сравнивается яркость каждого элемента входного изображения Бх,у с пороговым значением.