Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. - Распознование и цифровая обработка изображений (1033973), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Рассмотренные методы формализации изоинформации далеко не исчерпывают всех известных в литературе методов, однако показывают, что подходы к решению связанных с этим вопросов могут быть различные. Очевидно, что для сравнения эффективности отдельных способов описания необходимо в какой-то степени стандартизировать материал обучения и экзамена. При этом тестовых задач должно быть несколько и они должны иметь различную степень сложности. Вместе с тем опыт показал, что получаемые на основе того или иного метода формализации описания классов при решении конкретных практических задач пока что существенно отличаются от их описаний человеком. Человек использует для этих целей очень специализированные термины, образующие словарь терминов, а даваемые им описания классов весьма короткие и компактные. К сожалению, пока неизвестно, по каким законам обрабатывается зрительная информация в мозгу человека.
Однако, проанализировав описания, используемые человеком при решении аналогичных задач, можно попытаться построить систему, которая будет автоматически вырабатывать описания классов, близкие к описаниям человека. Для этого система должна обладать необходимым минимумом абстрактных понятий. Однако она не может выработать такие понятия сама, обучаясь на разумном числе примеров. Начальная организация системы может, например, заключаться в следующем. Для описания классов в терминах, используемых человеком, необходимо организовать в системе некоторые операторы (подпрограммы), каждый из которых соответствует вполне определенному термину, Кроме того, необходимо задать правила соединения операторов между собой — «правила грамматики», чтобы система могла строить различные «фразы» для описания классов.
С целью сокращения времени обучения можно использовать некоторые критерии для определения перспективности «фраз» в процессе их построения. Словарь терминов и «правила грамматики» должны выбираться конструктором так, чтобы система могла отыскать достаточно простые и короткие описания классов, необходимые для разделения последних во всех задачах из выбранной совокупности.
При автоматическом распознавании сложных пространственных объектов технического происхождения целесообразно и использование таких «человеческих» приемов, как выделение и классификация отдельных деталей этих объектов. Для этого необходимо, чтобы система могла автоматически препарировать сложное контурное изображение на односвязные контуры, опознавать последние и синтезировать из них проекции различных деталей объекта, которому принадлежит это изображение. а З.З. СИСТЕМА ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ Вт-ПРИЗНАКОВ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБЪЕКТОВ и еллтральнати разула мала 77 После реализации алгоритма препарирования контуров необходимы распознавание видов выделенных односвязных геометрических контуров и определение некоторых их геометрических параметров (размеров).
Процедуру распознавания контуров и определе. йелереез ния их геометрических пара- узрел«ханое лрезнеха метров от поступления на г »=и г у вход системы пиктурного изображения до выдачи системой лризиахн типов односвязных контуров и определения их геометри' 'аь'". ческих характеристик удоб- Рис ЗА. Этапы распознавания контуров: НО расЧЛенить на три Этана / — прелварительной полтотовии изображений; 3 — распознавания аонтуров; 3 — распознавания Рассмотрим этапы алгорит- целевых прнзнаиоа ма распознавания контуров.
Э т а п 1. На этом этапе проводится уже описанная предварительная подготовка изобразительной информации (блок 1). На выходе блока 1 (рис. 3.4) формируются совокупности точек (х» у» В;)а (где А = 1,2,3,... — номер односвязного контура) отдельных односвязных контуров, которые являются исходными данными для блока 2. Э т а п 2. На этом этапе происходит распознавание форм геометрических контуров (блок 2). Каждому распознанному контуру присваивается порядковый номер. Алгоритм распознавания работает по принципу совпадения или несовпадения площади неизвестной фигуры, найденной двумя различными способами.
Первый способ позволяет определить площадь фигуры по имеющимся координатам ее точек, используя, например, формулы треугольника или трапеции. Площадь фигуры, найденную таким образом, назовем интегральной и обозначим 5„, Площадь той же фигуры можно найти по второму способу через систему геометрических параметров фигуры, характеризующих ее размеры, вытянутость, компактность и т. д. Плспцадь фигуры, найденную этим спойпм бхт,утгухту гттв у мхам гн;бха, уг собом, назовем геохгегггри- бт; б: нескои и обозначим Я„.
бхг Иг ламар Э т а п 3. На этом этан / у «пилу ы пе пРоисходит формироваби ние признаков, характери- зующих целевое назначе- 4 ние классифицируемых объ- ектов„ и определяются чисРис. З.б. Процедуры этапа распознавания кон- поные значения их геотуров: метрических параметров г — нормализация; г — опрелеление параметров бр 3 — анализ контуров; б — вывод точек коитуроа нв (бЛ телетайп Методика распознава- ния контуров, описываемая ниже, обладает достаточно высокой помехоустойчивостью, инвариантностью к преобразованиям группы подобия, допускает определенные деформации анализируемых контуров, не требует высокой точности съема координат точек контуров, проста и наглядна.
Ограничениями к ее применению служат заранее сформированный перечень фигур, подлежащих распознаванию, и то, что контуры должны иметь форму простейших фигур (шар, прямоугольник, трапеция и т. д.). Однако последнее ограничение не является слишком жестким, так как окружающие нас трехмерные объекты, которые требуется опознавать машине, как правило, состоят из отдельных деталей правильной геометрической формы, классифицируемых с помощью системы 6;-признаков.
Примеры таких деталей и разновидности их изображений приведены на рис. 2.17, 2.16. Внутреннюю структуру блока 2 (рис. 3.4.) можно детализировать, например, в соответствии с рис. 3.5. Операции, связанные с распознаванием контуров, носят циклический характер. Число циклов М равно числу контуров в исходном изображении. Признак и = М несет информацию об этом числе контуров и поступает в блок 2 (см.
Рис, 3.4) вместе с массивом точек (х,, уг, В;). Этим сигналом запрещается поступление на клапан И другого, очередного сигнала й-» (й+ 1), обеспечивающего цикличность работы всего блока 2 (рис. 3.5). Сигнал й-+. ((г + 1) означает, что обработка 1г-го контура закончена и можно чеРез клапан И подать на вход блока последовательность точек очередного (й + 1)-го контура. Расшифруем содержание процедур, изображенных на рис. 3.5 в виде самостоятельных блоков. тб П роцедура нормализации (блок 1) здесь рассматривается как вспомогательная и выполняется по алгоритмам, описанным, например, в гл. 2. При определении параметров 6; (блок 2) происходит вычисление .
некоторых условно введенных геометрических параметров бг (см. Рис. :. 2.18), через которые легко и однозначно определяются площади одно; связных контуров и распознаются сами типы контуров. Обратим внимание на геометрический смысл этих параметров для нормализованных фигур: 6, — максимальный горизонтальный раз;: мер фигуры; 6, — максимальный вертикальный размер фигуры; 6, — минимальное расстояние от центра тяжести фигуры (точка о) до линии контура в направлении оси ох; 6, — максимальное расстояние от центра тяжести фигуры до линии контура в направлении оси оу; бв — максимальное расстояние от центра тяжести фигуры до линии контура в направлении оси ох; 6, — минимальное расстояние от центра тяжести фигуры до линии контура в направлении оси оу.
Выбранные параметры 6; легко определяются по следующим соотношениямм: ба=~ хг — хз ~ ба=~ ут' уг ~' бв <вг=~ хо хп <ег ! бе <ег = =гро Уйгр>~ х, уг — соответственно наибольшие и наигтах' патах' гт!п' гпнп ~:*: меньшие значения координат точек фигуры; хнгэг — координаты точек контура, удовлетворяющие условию угтгнг — — у,, при этом всегда ,,' бв.» 6,; уы г — координаты точек контура, удовлетворяющие условию хнгог = х„при этом всегда 6, > 6,. Процедура обработки контуров происходит после вычисления па раметров 6 (блок 8).
Поскольку распознавание сложных пространст венных объектов можно проводить на основе системы целевых приз а 3 н ков, состоящих из многосвязных контуров на плоских изображениях объектов, то результатом операций в блоке 3 будет не только присваивание номеров распознавания односвязным контурам и определение их геометрических размеров, но и выявление вспомогательных точек г), Р, 9 и Х, которые в дальнейшем используются при синтезе контуров и формировании целевых признаков.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
