Всеукраїнська науково-практична конференція



Сторінка45/60
Дата конвертації11.05.2018
Розмір3.74 Mb.
1   ...   41   42   43   44   45   46   47   48   ...   60

БУДА А.Г., МАРТИНЮК Т.Б., КУПЕРШТЕЙН Л.М.


ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ (УКРАЇНА)

ВІННИЦЬКИЙ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ (УКРАЇНА)

ЕТАЛОНИ ГЕОМЕТРИЧНИХ ПЕРЕТВОРЕНЬ СИМЕТРІЇ В ТЕХНІЧНИХ ПРИСТРОЯХ АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ



Розглядається підхід до формування еталонів за рахунок попереднього стиснення зображення та подання його у вигляді більш спрощеної інформації, придатної в наступному для прийняття рішень класифікації вхідних зображень об’єктів. При цьому передбачаються такі етапи розпізнавання: вибір математичної моделі; виділення ознак; перетворення та обробка ознак, що відповідають певному еталону.
Постановка проблеми. Способи опису та виділення ознак зображень завжди враховують їх реалізацію сучасними технічними засобами. Цей процес передує таким процедурам розпізнавання образів, як класифікація та ідентифікація об’єктів, результатом яких є віднесення зображень за їх ключовими ознаками до певного класу.

Аналіз останніх досліджень. Базовою складовою відомих робототехнічних засобів поряд із системами технічного зору (СТЗ) є потужні обчислювальні процесори [1, 2]. Це пов’язано з тим, що існують труднощі з формуванням еталонних об’єктів, що утворюють базу даних для розпізнавання певного типу зображень.

Актуальність роботи полягає в тому, що необхідною умовою ефективного розпізнавання зображень є розробка такої математичної моделі зображення, яка б містила достатньо стиснуту інформацію, що, у свою чергу, дозволила б застосовувати простіші способи подання зображення, ефективно виділяти й обробляти його ознаки та формувати відповідні еталони зображень [3].



Формулювання цілей та завдання. Запропонувати математичну модель, що враховує перетворення зображення в більш стиснуте, зручне для подальшої обробки оптичними та цифровими засобами з метою створення еталонів двовимірних симетричних зображень.

Основна частина. Процедура визначення сукупності координат {xіαβ}, {yіαβ} стиснутого зображення (рис. 1), що зв'язує перетворення вхідного бінарного дискретного зображення в еталонне, здійснюється за допомогою способу центрування декартових моментів тαβ:



де α, β – порядки моментів (α, β = 0, 1, 2, …), xαβ, yαβ – координати точок стиснутого зображення, М, Nрозмірність інформаційного поля, ׀С׀ – модуль числа С.

Центрування проводиться в два етапи: первинне – вирівнювання вказаних половин зображення по площі moo; вторинне – вирівнювання половин зображення по моментам вищих порядків mαβ. Враховуються афінні перетворення: фіксація поворотів та зсувів {Δxі} і {Δ yі} щодо центру тяжіння зображення A0 (x0, y0).

Для прикладних задач зв'язна область (рис. 1) перетворюється в сукупність точок {Aіαβ} стиснутого зображення, що дозволяє формувати інформаційний простір ознак, що враховує властивість математичної моделі, та створювати еталони, прийнятні для засобів апаратурної реалізації [4, 5].

В загальному випадку автономний модуль СТЗ показано у вигляді блока обробки зображень (рис. 2) та блока керування для формування еталонів симетрії. Блок обробки зображень містить оптичну систему, відеодатчики, цифровий формувач зображень і забезпечує перетворення вхідного зображення в стиснуту інформацію. Блоки обробки зображення та керування забезпечують виконання процедур центрування зображень, а також формування інформаційних ознак (еталонів) для ідентифікації зображень.


Рис. 1. Перетворення зображення Рис. 2. Автономний модуль СТЗ

в стиснуте {Aіαβ}



Еталон 1. Стиснуте зображення може бути віднесено до класу з центральною симетрією, якщо незалежно від його повороту, зображення залишається стійким і не вимагає додаткових зсувів, тобто {Δxіα0}=0, {Δ yі}=0.

Еталон 2. Стиснуте зображення може бути віднесено до класу з осьовою симетрією, якщо при повороті його на кут, кратний π/2, зображення залишається стійким і не вимагає додаткових зсувів для досягнення його центрування відносно однієї із осей X' або Y', тобто {Δxіαβ}=0 або {Δyіαβ}=0.

Еталон 3. Стиснуте зображення може бути віднесено до класу несиметричних зображень, якщо незалежно від повороту для досягнення центрування зображення потрібні зсуви вздовж осей x і у, тобто {Δxі}≠0 або {Δyі}≠0.

Висновки. Показаний метод подання зображень у вигляді сукупності точок дозволяє створювати нові модифікації методів та алгоритмів формування вихідних ознак у вигляді еталонів.
ПЕРЕЛІК ЛІТЕРАТУРИ

1. Куафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой: Пер. с франц. / Ф. Куафе – М.:Мир, 1985. – 285 с.

2. Анисимов Б.В. Распознавание и цифровая обработка зображений / Б.В. Анисимов,
В.Д. Курганов, В.К. Злобин – М. : Высшая школа, 1983. – 295 с.

3. Патент України №3741, МПК7 G06К9/58, G06К9/52. Спосіб розпізнавання симетричності зображень об’єктів і пристрій для його реалізації / В.П. Кожем’яко, В.Г. Красиленко,


Т.Б. Мартинюк, А.Г. Буда; заявник і патентовласник ВНТУ. – №93321261, заявл. 16.03.93; опубл. 27.12.94, Бюл. № 6 – 1.

4. Буда А.Г. Ознаковий простір моментних характеристик при розпізнаванні класів і підкласів симетричних зображень / А.Г. Буда, Т.Б. Мартинюк // Вісник ВПІ. – 2007. – №1. – С. 61 – 66.

5. Буда А. Г. Еталони зцентрованих зображень, отриманих на новітній елементній базі /
А.Г. Буда, Т.Б. Мартинюк // Вісник ВПІ. – 2010. – №5. – С. 75 – 78.
УДК 57.033



Поділіться з Вашими друзьями:
1   ...   41   42   43   44   45   46   47   48   ...   60


База даних захищена авторським правом ©wishenko.org 2017
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка