Строительные исследования
страница - 0
АДАПТИВНАЯ МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА БИНАРНЫХ КОНТУРОВ Коневский О. Л. (o.konevsky@computer.org)
Новгородский государственный университет
1. Введение
Для многих приложений, связанных с распознаванием образов и системами понимания изображений (автоматизированная механическая обработка, сборка изделий, сварка и т. п.) необходимо создание векторной модели объекта манипулирования.
Чтобы идентифицировать и "понять" объект необходимо исследовать топологические связи между примитивами и преобразовать изображение в векторный формат, чтобы получить семантическую информацию высокого уровня, базирующуюся на топологических и функциональных характеристиках объекта. В работе [1] мы предложили новую парадигму, базирующуюся на методологии визуальных прототипов для достижения данной цели.
Созданная векторная модель должна адекватно отражать топологию объекта: каждая линия или узел модели должна соответствовать грани или вершине объекта. Однако,
бинарные растровые изображения, полученные с помощью различного рода сканеров и видеодатчиков, характеризуются присутствием дефектов линий и шумов (рис. 1), которые способны уменьшить адекватность между моделью и объектом.
Решение данной проблемы часто возлагается на модуль векторизации [2, 3]. Программа должна определять, не отклонился ли вектор от своего "номинального" положения под действием шума, рассчитывая на каждом шаге наиболее вероятное позицию вектора, что увеличивает функциональную нагрузку на модуль векторизации и снижает качество модели.
Метод, предложенный в данной статье позволяет сглаживать бинарные растровые изображения, используя основные операторы математической морфологии, чтобы устранить дефекты, уменьшить шум, сохраняя топологию объекта.
Рис. 1. Дефекты на растровом изображении.
2. Сглаживание с помощью базовых морфологических операторов
Для достижения эффекта сглаживания бинарных растровых изображений и удаления отдельных дефектов используется комбинация базовых операторов математической морфологии - эрозии и расширения. Данный метод относится к группе нелинейных методов цифровой обработки изображений [4].
Пусть подмножество S - совокупность точек изображения, принадлежащих интересующему объекту, B - структурирующий элемент. Операция эрозии определяется в математической морфологии следующим образом [5, 6]:
Sb (S) = S - B = [Bh с S\h e E}(1)
где sB (S) означает "эрозия подмножества S со структурирующим элементом B"; E - дискретная плоскость;
h - вектор, определяющий каждую позицию B на E; Bh - перенос B вдоль вектора h:
Bh = {b + hb е B}(2)
Во время процедуры эрозии элементы не удаляются с изображения, а лишь помечаются для удаления после окончания всей процедуры. Расширение определяется как:
дв (S) = S 0 B = {s + Ъ s е S; Ъ е B}(3)
где SB (S) означает "расширение подмножества S со структурирующим элементом
B".
Последовательное применение эрозии и расширения ведет к сглаживанию бинарных изображений [7].
Результат обработки существенно зависит от двух факторов: конфигурации структурирующего элемента и его размера [8]. Как известно, выбор конфигурации является скорее эмпирическим и интуитивным процессом. Протестировав различные комбинации структурирующих элементов, мы пришли к выводу, что в наибольшей степени поставленной задаче соответствует следующая: структурирующий элемент для эрозии представляет собой совокупность дальних соседей опорного пиксела, а для расширения - полное множество соседей опорного пиксела.
Что касается размера структурирующего элемента, то очевидно, что операции эрозии и расширения должны использовать один и тот же размер, в противном случае толщина линий объекта изменится по окончании процесса обработки.
Однако корректный выбор размера структурирующего элемента для конкретного изображения или его отдельных частей является оптимизационной задачей, решение которой зависит от ряда факторов. Во-первых, желательно освободить изображение от дефектов настолько, насколько методы математической морфологии позволяют в принципе; во-вторых, одним из основных условий является сохранение топологии интересующего объекта; в-третьих, время обработки должно быть достаточно малым для использования метода для on-line систем. В следующем разделе данной статьи мы предлагаем новый алгоритм, принимающий в внимание указанные обстоятельства и позволяющий выбирать оптимальный размер структурирующего элемента для конкретного изображения.
3. Выбор размера структурирующего элемента
3.1. Общий подход к решению
Общая схема предлагаемого адаптивного метода сглаживания бинарных растровых изображений представлена на рис. 2. Метод включает четыре основных этапа:
1)тестовая обработка;
2)анализ;
3)контроль параметра эффективности;
4)коррекция структурирующего элемента.
Первых два этапа выполняются до тех пор, пока некоторые условия, описанные ниже, не удовлетворяются.
Тестовая обработка представляет собой процедуру эрозии с текущим значением размера структурирующего элемента Bcur. Перед первой итерацией Bcur инициализируется
Рис. 2. Общая схема адаптивного алгоритма сглаживания.
величиной 3 пиксела и увеличивается на 2 перед каждой следующей процедурой.
После каждой итерации выполняется анализ результатов тестовой обработки, включающий два основных аспекта:
1)поиск разрывов линий объекта;
2)проверка текущего параметра эффективности.
Соответственно, условием завершения тестовой обработки является удовлетворение по меньшей мере одного из следующих условий:
-обнаружены разрывы линий объекта;
-параметр эффективности процесса ниже некоторого заданного априорно порогового значения.
3.2. Процедура поиска разрывов
Процедура поиска разрывов линий объекта имеет ключевое значение для всего метода, поскольку сохранение топологии исходного изображения - одно из принципиальных условий для успешного преобразования.
До начала собственно верификации наличия разрывов формируются два новых подмножества (рис. 3 а, б, в):
S = Sbs( S)(4)
S" = S -Звд (S)(5)
где Bs и BS структурирующие элементы, используемые для эрозии и расширения соответственно, имеющие размер Bcur.
Далее необходимо найти максимальную ширину удаленной области W, чтобы сравнить ее с некоторым критерием. Для этой цели для каждого элемента si подмножества S вычисляется параметры l,h и liv представляющие собой ширину соответственно горизонтального и вертикального сечений подмножества S, проходящих через точку si (рис. 3 г). Здесь i - индекс элемента, изменяющийся от 0 до где ш -количество элементов подмножества S. Минимальное из найденных значений
содержание:
[стр.Введение] [стр.1] [стр.2] [стр.3]