Ответы к ГосЭкзамену 220402 (Информатика) (1088974), страница 27

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 27)

Такие шумовые пикселыбывают единичными, но также могут объединяться в группы, образуя шумовые области в виде пятен, полоси т.д.Под фильтрацией изображения понимают процесс вычисления цветовых характеристик пиксела или группыпикселов (области) согласно известному закону. После их нахождения цвета текущего пиксела заменяютсяна вновь вычисленные. Для более качественной фильтрации целесообразно перейти от цветного к полутоновому изображению.Следует отметить, что реальные условия съемок не дают идеального качества получаемых изображений.Оно зависит от многих параметров, таких как: освещенность, состояние поверхности зоны съемок и самих97объектов съемок, качества аппаратуры.

Из практики известно, что изображения даже с цифровой аппаратуры требуют предварительной фильтрации.Из-за разнообразия условий съемки, а следовательно, из-за большого различия в качестве получаемых изображений невозможно применять единый закон фильтрации для всех случаев. На практике для конкретногоизображения применяют специально подобранный для его обработки фильтр или группу фильтров.Усредняющие фильтрыНа практике большое значение получили усредняющие фильтры.В простейшем варианте яркость каждого пиксела обрабатываемого изображения устанавливается равнойсреднему значению яркостей окружающих его пикселов. Такой подход приводит к размыванию контраста.Принцип действия одномерного усредняющего фильтра поясняется на рисунке 1.Рис.1На графике по горизонтали отложены координаты точек, а по вертикали –их яркости.

В результате получается профиль строки. На левом графике изображен профиль до фильтрации, на правом – после.Улучшенныйвариант алгоритма усреднения заключается в том, что значение пиксела изменяется на среднее только приусловии, что оно отличается от него более чем на величину порога Ψ. См. пример на рис. 2.A1A2A3A8xA4A7A6A5Рис.2, где i – количество пикселов в окне, яркости которых учитываются для определения яркости центральногоЕсли x x1 8 Ai  , то8 i 11 8 Ai8 i 1пиксела; А – яркость каждого пиксела, значение которой учитывается для определения яркости центрального пиксела; X – центральный пиксел окна.Как видно из формулы, для определения яркости элемента Xиспользуются значения яркостей 8 окружающих его элементов. Такой фильтр называется восьмисвязанным(см.

рис 3).Рис.398Также может использоваться фильтр, значение яркости среднего элемента которого зависит от яркостей 4окружающих его элементов. Этот фильтр носит название четырехсвязанного. На рис.4 изображен принципчетырехсвязанности.Рис.4Медианная фильтрацияПодавление изолированных помех с минимальным размыванием контраста обеспечивается за счет двухмерной медианной фильтрации. Это нелинейный метод обработки изображений, позволяющий убрать резкиевыбросы.Одномерный медианный фильтр представляет собой скользящую строку, охватывающуе нечетное числоэлементов изображения. Центральный элемент заменяется медианой всех элементов изображения в окне.Медианой последовательности a1, a2,…, aN для нечетного N является тот ее элемент, для которого существуют (N-1)/2 меньших или равных ему по величине и (N-1)/2 больших или равных.

Например, если в окноразмером 5 попали элементы 1,1,7,3,4, то центральный элемент (7) необходимо заменить на медиану 3.Принцип действия одномерного медианного фильтра поясняется на рис 5.Рис.5По горизонтали отложена координата точки, по вертикали – значение её яркости. Получается двумерныйпрофиль. Для фильтруемой точки берутся значения ее соседей и заносятся в таблицу. Затем находят медиану. Значение яркости текущего пиксела меняется на значение медианы.Таким образом, если в точке был выброс, то она не попадает в отфильтрованное изображение.

Ступеньки жеостаются без изменения. Если сравнить усреднение и медианную фильтрацию, то легко заметить различия вконечных результатах.Двумерный медианный фильтр, который представляет собой окно, обладает большим размывающим действием, чем одномерный. Нежелательное размывание контраста можно частично преодолеть, подбирая формуокна.Известно, что фильтр с квадратным окном приводит к разрушению углов изображения. Крестообразныйфильтр не имеет таких негативных проявлений.Нахождение признаков изображения объектаВ предыдущих лабораторных работах Вы познакомились с такими предварительными этапами обработкиизображения, как фильтрация и оконтуривание.В данной лабораторной работе переходим к одному из основных этапов обработки изображений – выделение характреристических признаков объекта.За характеристические признаки объекта обычно принимают величины углов фигуры и длины их сторон(для многогранников) и значения радиуса для дуг окружностей.Для деталей сложной формы, имеющих технологические отверстия, характерными признаками также являются расстояния от центра отверстий до некоторых углов детали.Вообще, могут учитываться такие параметры объектов, как периметр и площадь.99Существуют несколько различных методов поиска характеристических признаков объекта.

В данной работев качестве признаков изображения объекта, заданного в форме многоугольника, используются его углы истороны. Для поиска углов используется метод «пересекающихся прямых».В основу данного метода положен контроль изменения угла между двумя смежными линиями, движущимися по контуру фигуры. На рис.1 приведена иллюстрация этой идеи.Рис.1Две линии соединены между собой в центральной точке CenterPos и движутся по контуру фигуры, причемвсе три точки 1, CenterPos и 2 всегда лежат на контуре фигуры.Отрезки должны двигаться по часовой стрелке по контуру. Поэтому возникла задача обеспечения движениявсех трех точек 1, CenterPos и 2 одновременно в одну сторону. Это значит, что перед началом движения отрезков необходимо найти на контуре пикселы, смежные с точками 1, CenterPos и 2, движение по которымприведет к разнонаправленному перемещению линий (назовем их «запрещенными»), и запретить движениеотрезков по ним.

Этим самым обеспечивается однонаправленность движения отрезков. В процессе движения по контуру на каждом шаге ведется просчет угла А между двумя отрезками. При этом наблюдается закономерность: при приближении отрезков к углу фигуры угол между отрезками начинает уменьшаться, апосле прохода угла фигуры – увеличивается. На прямых сторонах фигуры угол A остается относительностабильным и приближается к 180 градусам.Таким образом, по изменению угла А можно зафиксировать наличие угла на контуре.

Угол будет зафиксирован, когда значение А будет иметь минимальное значение.Угол A вычисляется по формуле:A X 1C  Y 1C  X 2C  Y 2C  X 12  Y 12  arccos 2(X1CY1C)(X2CY2C)180где:X1, Y1 – координаты конца отрезка 1 по осям x и y соответственно;X 1C  ( X 1  CenterPosX ) 2 ;Y 1C  (Y 1  CenterPosY ) 2 ;X 2C  ( X 2  CenterPosX ) 2 ;Y 2C  (Y 2  CenterPosY ) 2 ;X 12  ( X 1  X 2) 2 ;Y 12  (Y 1  Y 2) 2 ;X2, Y2 – координаты конца отрезка 2 по осям x и y соответственно;CenterPosX, CenterPosY – координаты точки CenterPos по осям x и y соответственно.Необходимо отметить, что контуры объектов зачастую имеют неровный характер. Поэтому необходимоввести порог изменения угла для предотвращения нахождения ложных углов контура объекта.Если порог меньше определенного значения, то угол не фиксируется.В данной работе осуществляется нахождение характеристических признаков типа «линия» и «угол» длямногоугольников. Найденные значения признаков выводятся на экран.1003.

Способы получения стереоскопического изображения.При необходимости получения глубины изображения используют стереоизображение. Стереоизображение включает два отдельных вида изображаемого объекта (рис. 25.2), например пространственной точкиw.Рисунок 25.2. Схема получения стереоизображенияРасстояние между центрами двух линз называется базовой линией. Требуется определить координаты(X, Y, Z) точки w, заданной точками ее изображения x1 , y1  и x2 , y2  . Предполагается, что камеры идентичны и системы координат обеих камер полностью совпадают, отличаясь только расположением их начал.Допустим, что первая камера совмещена с декартовой системой координат(рис. 25.3).Рисунок.

Вид сверху на рис. 25.2 при совмещении первой камерыс декартовой системой координатТогда точка w лежит на линии с координатами:X1 x1  Z 1  ,(25-1)где индексы у X и Z обозначают, что к началу декартовой системы координат передвинута первая камера, авторая камера и точка w также переместятся в этой системе.

При этом сохраняется относительное расположение элементов системы, показанное на рис. 25.1. Если вместо этого к началу декартовой системы координат передвинута вторая камера, то точка w лежит на линии с координатами:X2 x2  Z 2  .(25-2)Однако благодаря наличию расстояния между камерами и тому, что координаты Z точки w одинаковыв обеих системах координат камер, имеем:101X 2  X1  B(25-3)и(25-4)Z 2  Z1  Z ,где В –базовая линия.Подставляя уравнения (25-3) и (25-4) в уравнения (25-1) и (25-2), получим:X1  B X1 иx1x2  Z   Z  .(25-5)(25-6)Вычитая уравнение (25-6) из уравнения (25-5) и решая его относительно Z, получим:Z Bx2  x1.(25-7)Отсюда видно, что координата Z точки w легко вычисляется при известной разности между соответствующими координатамиx2иx1изображения, а также значений базовой линии и фокусного расстояния.4. Бесконтактные датчики для измерения расстояния и скорости, применяемые в системах очувствления мобильных роботов.Датчики измерения в дальней зонеНазначение – определение расстояния от точки отсчета до объекта в рабочем диапазоне измерений.Датчики измерения в дальней зоне используются для навигации робота и обхода препятствий, когда требуется оценить расстояние до ближайших объектов или определить местоположение и форму объектов в рабочем пространстве робота.ТриангуляцияОдним из простейших методов измерения в дальней зоне является метод триангуляции (рис.

20.1). Объект освещают узким пучком света, направленным на его поверхность.Движение пучка света в плоскости определяется линией от объекта до приемника света и линией отприемника до источника света. Если пятно света на поверхности объекта достаточно мало, расстояние D доосвещенного участка поверхности может быть вычислено из геометрических соотношений, представленныхна рис. 20.1.

Этот метод реализует точечное измерение. Если система «источник-приемник» движется вфиксированной плоскости, то в этом случае можно получить группу точек, расстояния которых до приемника известны. Эти расстояния легко перенести в трехмерную систему координат путем сканирования.Рисунок 20.1. Измерение расстояние триангуляционным методомМетод подсветкиДанный метод состоит в проецировании светового потока на группу объектов и использовании изменения формы потока для вычисления расстояния (рис. 20.2).102Рисунок20.2. Измерение расстояний методом подсветкиСветовая полоса, пересекающая группу предметов, формируется в виде плоского пучка света с помощью цилиндрических линз.

Характеристики

Список файлов ответов (шпаргалок)