<<
>>

2.4 Сегментация и построение контуров изображений объектов

Модель сегментации и выделение контуров позволяет для каждого кадра изображения сформировать два различных массива данных: первый массив включает в себя сегменты найденные на изображении сегменты, второй массив включает в себя контура, описывающие каждый объект [62].

При этом на данном этапе обработки изображений не производится дополнительный анализ принадлежности сегментов и конутров одному
объекту. Каждый сегмент представляет совокупность точек пикселей, принадлежащих одной однородной области, под однородной областью понимается область, в которой содержится либо же пиксели близкой к друг другу яркости, либо же пиксели, которые незначительно изменяют яркости друго относительно друга [63].

Подмодели сегментации Seg и выделения контуров Grad объектов на кадрах изображений записываются:

где - вычисленный набор сегментов изображений с q-го оптико- электроного датчика, - вычисленный набор контуров изображений с q-го оптико-электроного датчика;

Рассмотрим синтез множества сегментов. Зададим в цветовом пространстве RGB значения цветовых компонент aR, a°, aB в диапазоне [0, 255], что верно для большинства реальных оптико-электронных систем:

Для проведения сегментации по цвету выделяют множество сегментов C, каждому яркостному сегменту соответствуют рассчитанные диапазоны яркостных компонент цвета:

В зависимости от задачи количество цветовых сегментов может меняться. Оно зависит от количества диапазоновна которые

разделяется цветовое пространство каждой составляющей цвета. Количество диапазонов, на которые будет разделяться цветовое пространство каждой
составляющей, должно быть степенью числа 2 - это необходимо для функционирования данного способа, причем:

Далее рассчитывают величину Hpпринадлежности пикселя сегменту:

Вычисление контуров как связанных точек, определяющих перепады яркости между объектами, основано на масках Собеля и Превито, представленных в параграфе 2.2 [64, 65].

Порог для принятия решения об отнесении точки к фону или контуру рассчитывают на основе метода Отсу [66, 67]:

В результате итоговое выражение для определения принадлежности точки контуру записывается

где Hdiff- матрица , описывающая параметры вычисления точки контура.

Таким образом, получен массив значений координат и характеристик сегментов, а также массив значений контуров. Данные массивы наравне с

выделенными характерными точками должны быть далее переданы для последующей обработки. Перед передачей производится кодирование полученных массивов с целью уменьшения объема передаваемых данных. Также в пакет передаваемых данных добавляется информация о времени получения кадров и характеристиках обработки кадров, что дополнительно используется при решении задачи сопоставления объектов и вычисления их трехмерных координат.

Далее рассмотрим модель передачи данных.

2.3

<< | >>
Источник: Фролов Михаил Михайлович. МЕТОД, АЛГОРИТМЫ И МОДУЛЬНОЕ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО ТРЕХМЕРНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ С МНОЖЕСТВЕННЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2019. 2019

Еще по теме 2.4 Сегментация и построение контуров изображений объектов:

  1. 2.6 Модель синтеза множества характерных точек и обобщения сегментов и контуров объектов полученных с разных оптико­электронных датчиков
  2. 2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ УСТРОЙСТВОМ ТРЕХМЕРНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ С МНОЖЕСТВЕННЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
  3. МЕТОД, АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО УСТРОЙСТВА ТРЕХМЕРНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ С МНОЖЕСТВЕННЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
  4. Построение двусторонних изопериметрических неравенств
  5. 2.2 Фильтрация изображения
  6. Построение матрицы упругости
  7. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ВЫЧИСЛЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ КООРДИНАТ ОБЪЕКТОВ РАБОЧЕЙ СЦЕНЫ
  8. Методы вычисления параметров и сопоставления характерных точек объектов
  9. ПОСТРОЕНИЕ МНОГОСЛОЙНОЙ СХЕМЫ РАБОТЫ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ
  10. Ввод изображения оптико-электронным датчиком
  11. 2.14.2 Построение аналитических зависимостей для ограниченных подмножеств областей
  12. Объекты для испытаний