Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8 | Следующая страница реферата

2.3.1.Основные определения.

Целью сегментации является разделение образа на области. Рассмотрим методы сегментации, основанные на прямом нахождении областей.

Пусть R — область образа. Рассмотрим сегментацию как процесс разбиения
R на n подобластей R1, R2, ..., Rn, так что

1. [pic]

2. Pi—связная область, i= 1, 2, ..., п,

3. Ri [pic] Ri = [pic] для всех i и j, i [pic] j,

4. P(Ri) есть ИСТИНА для i= 1, 2, ..., n;

5. P(Ri U Ri) есть ЛОЖЬ для i [pic]j, где P(Ri)— логический предикат, определенный на точках из множества Ri, и [pic] -пустое множество.

Условие 1 означает, что сегментация должна быть полной, т. е. каждый пиксел должен находиться в образе. Второе условие требует, чтобы точки в области были связными. Условие 3 указывает на то, что области не должны пересекаться. Условие 4 определяет свойства, которым должны удовлетворять пикселы в сегментированной области. Простой пример: Р(Ri) = ИСТИНА, если все пикселы в Ri имеют одинаковую интенсивность. Условие 5 означает, что области Ri и Ri различаются по предикату Р.

2.3.2.Расширение области за счет объединения пикселов.

Расширение области сводится к процедуре группирования пикселов или подобластей в большие объединения. Простейшей из них является агрегирование пикселов. Процесс начинается с выбора множества узловых точек, с которых происходит расширение области в результате присоединения к узловым точкам соседних пикселов с похожими характеристиками (интенсивность, текстура или цвет). Пусть цифры внутри ячеек указывают интенсивность. Пусть точки с координатами (3, 2) и (3, 4) используются как узловые. Выбор двух начальных точек приведет к сегментации образа на две области: области R1, связанной с узлом (3, 2), и области R2, связанной с узлом (3, 4). Свойство Р, которое мы будем использовать для того, чтобы отнести пиксел к той или иной области, состоит в том, что модуль разности между интенсивностями пиксела и узловой точки не превышает пороговый уровень Т. Любой пиксел, удовлетворяющий этому свойству одновременно для обоих узлов, произвольно попадает в область Ri. В этом случае сегментация проводится для двух областей, причем точки в R1 обозначаются буквой а, точки в R2 буквой b.
Необходимо отметить, что независимо от того, в какой из этих двух областей будет взята начальная точка, окончательный результат будет один и тот же.
Если, с другой стороны выбрать Т = 8, была бы получена единственная область

Предыдущий пример, несмотря на его простоту, иллюстрирует некоторые важные проблемы расширения области. Двумя очевидными проблемами являются: выбор начальных узлов для правильного представления областей, представляющих интерес, и определение подходящих свойств для включения точек в различные области в процессе расширения. Выбор множества, состоящего из одной или нескольких начальных точек, следует из постановки задачи. Например, в военных приложениях объекты, представляющие интерес, имеют более высокую температуру, чем фон, и поэтому проявляются более ярко.
Выбор наиболее ярких пикселов является естественным начальным шагом в алгоритме процесса расширения области. При отсутствии априорной информации можно начать с вычисления для каждого пиксела набора свойств, который наверняка будет использован при установлении соответствия пиксела той или иной области в процессе расширения. Если результатом вычислений являются группы точек (кластеры), тогда в качестве узловых берутся те пикселы, свойства которых близки к свойствам центроидов этих групп. Так, в примере, приведенном выше, гистограмма интенсивностей показала бы, что точки с интенсивностью от одного до семи являются доминирующими. Выбор критерия подобия зависит не только от задачи, но также от вида имеющихся данных об образе. Например, анализ информации, полученной со спутников, существенно зависит от использования цвета. Задача анализа значительно усложнится при использовании только монохроматических образов. К сожалению, в промышленном техническом зрении возможность получения мультиспектральных и других дополнительных данных об образе является скорее исключением, чем правилом.
Обычно анализ области должен осуществляться с помощью набора дескрипторов, включающих интенсивность и пространственные характеристики (моменты, текстуру) одного источника изображения. Отметим, что применение только одних дескрипторов может приводить к неправильным результатам, если не используется информация об условиях связи в процессе расширения области.
Это легко продемонстрировать при рассмотрении случайного расположения пикселов с тремя различными значениями интенсивности. Объединение пикселов в «область» на основе признака одинаковой интенсивности без учета условий связи приведет к бессмысленному результату при сегментаци.

Другой важной проблемой при расширении области является формулировка условия окончания процесса. Обычно процесс расширения области заканчивается, если больше не существует пикселов, удовлетворяющих критерию принадлежности к той или иной области. Выше упоминались такие критерии, как интенсивность, текстура и цвет, которые являются локальными по своей природе и не учитывают «историю» процесса расширения области.
Дополнительный критерий, повышающий мощность алгоритма расширения области, включает понятие размера, схожести между пикселом-кандидатом и только что созданными пикселами (сравнение интенсивности кандидата и средней интенсивности области), а также формы области, подлежащей расширению.
Использование этих типов дескрипторов основано на предположении, что имеется неполная информация об ожидаемых результатах.

2.3.2.Разбиение и объединение области.

Изложенная выше процедура расширения области начинает работу с заданного множества узловых точек. Однако можно сначала разбить образ на ряд произвольных непересекающихся областей и затем объединять и/или разбивать эти области с целью удовлетворения условий. Итеративные алгоритмы разбиения и объединения, работа которых направлена на выполнение этих ограничений, могут быть изложены следующим образом.

Пусть R является полной областью образа, на которой определен предикат
Р. Один из способов сегментации R состоит в успешном разбиении площади образа на все меньшие квадратные области, так что для каждой области Ri,
P(Ri) = ИСТИНА. Процедура начинает работу с рассмотрения всей области R.
Если Р(R)= ЛОЖЬ, область разбивается на квадранты. Если для какого-либо квадранта Р принимает значение ЛОЖЬ, этот квадрант разбивается на подквадранты и т. д. Этот метод разбиения обычно представляется в виде так называемого квадродерева (дерева, у которого каждая вершина имеет только четыре потомка). Отметим, что корень дерева соответствует всему образу,а каждая вершина - разбиению. В данном случае только R4 подлежит дальнейшему разбиению. Если применять только операцию разбиения, можно ожидать, что в результате окончательного разбиения всей площади образа на подобласти последние будут иметь одинаковые свойства. Это можно устранить допустимым объединением так же, как и разбиением. Для того чтобы удовлетворить условиям сегментации, введенным выше, необходимо объединять только те соседние области, пикселы которых удовлетворяют предикату Р, таким образом, две соседние области Ri и Rk объединяются только в том случае, если P(Ri U
Rk) = ИСТИНА.

Изложенное выше можно представить в виде процедуры, где на каждом шаге выполняются следующие операции:

1. Разбиение области Ri, для которой Р {Ri) = ЛОЖЬ, на четыре непересекающихся квадранта.

2. Объединение соседних областей Ri и Rk, для которых Р (Ri U Rk) =
ИСТИНА.

3. Выход на останов, когда дальнейшее объединение или разбиение невозможно.

Возможны варианты этого алгоритма. Например, можно сначала разбить образ на квадратные блоки. Дальнейшее разбиение выполняется по изложенному выше способу, но вначале объединение ограничивается группами из четырех блоков, являющихся в квадродереве потомками и удовлетворяющих предикату Р.
Когда дальнейшее объединение этого типа становится невозможным, процедура завершается окончательным объединением областей согласно шагу 2. В этом случае объединяемые области могут иметь различный размер. Основным преимуществом этого подхода является использование одного квадродерева для разбиения и объединения до шага, на котором происходит окончательное объединение.

2.4. Применение движения

Движение представляет собой мощное средство, которое используется человеком и животными для выделения интересующих их объектов из фона. В системах технического зрения роботов движение используется при выполнении различных операций на конвейере, при перемещении руки, оснащенной датчиком, более редко при перемещении всей робототехнической системы.

2.4.1.Основной подход.

Один из наиболее простых подходов для определения изменений между двумя кадрами изображения (образами) f(x, у, ti) и f(x, у, t,), взятыми соответственно в моменты времени ti и tj, основывается на сравнении соответствующих пикселов этих двух образов. Для этого применяется процедура, заключающаяся в формировании так называемой разности образов.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: контрольные рефераты, ответ ru, культурология как наука.



Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки