Воротников С.А. - Информационные устройства робототехнических систем (960722), страница 64

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

Текст из файла (страница 64)

Поэтому рассмотрим некоторые особенности выбора порога яркости. Наиболее эффективный способ связан с его регулированием непосредственно при вводе изображения через фреймграббер. Подобные средства автоматической адаптации при изменении освещенности, получившие название сисгем автоматической регулировки освещения, широко используют в современных СТЗ.

Наличие этих средств позволяет компенсировать некоторые помехи, в частности блики и тени. Обычно при улучшении изображения применяют покадровую регулировку яркости и контрастности вводимого изображения. Для каждого кадра строят гистограмму рас>гределения яркости изображения и вычисляют ес параметры: математическое ожидание и дисперсию. Каждая точка гистограммы определяет, какое количество пикселей иэображения имеет данное значение яркости. При этом математическое ожидание определяет общую яркость изображсния, а дисперсия — его контрастность.

Уровень освещенности обычно настраивается по гистограмме распределения яркости изображения перед началом работы СТЗ с помощью рекуррентпой процедуры. Вычисленные параметры гистограммы распредсления яркости. текущего. кадра: сравниваются с оптимвльиымц (определенными заранее экспериментальным путем); после чего соответствующим образом изменяю'гся значения-регистров фреймграббсра, регулирующих коэффициент усиления видеосигнала. Затем считывается следующий кадр, для которого строится гистограмма и вычисляются ес параметры, Так продолжасгся до тех пор, пока отклонения текущих значений математического ожидания и дисперсии от оптимальных не станут меньше некоторого заранее заданного значения (обычно 10 % от требуемой яркости).

После этого настройка заканчивается и управление передается основной части программы. Коррекция гистограммы даст общее улучшение качества на всем поле изображения. Для улучшения качества отдельных его элементов указанный подход примсняют к некоторой окрестности изображения. Тогда для малой окрестности каждого пикселя строят гистограмму распределения яркости точек данной окрестности, которую используют для отображения яркости централь~ого пикселя группы.

Далее центр перемещают на соседний пиксель и всю процедуру повторяют снова; Бинаризаиию можно выполнять по аналогичному алгоритму. В этом случае ес проводят непосредственно после улучшения изображения с помощью гистограммы полугонов. Так, если изображение контрастно, например в нем представлены светлые объекты на темном фоне, гистограмма будет двухмодальной, т. е. яркости пикселсй обьектов и фона образуют две 304 б.б. Базовые алгоритмы обработки изображения области. Тогда для отделения объектов от фона необходимо выбрать то пороговое значение яркости 1'„„„, которое разделяет эти области.

Любая точка изображения с яркостью 1'(х, у) > У„„р принадлежит объекту, в противном случае — фону. Выходное бинаризованнос изображение )'6(х, у) содержит лишь две градации яркости: 0 или 1, причем при ~(~ у) пор ~~(х, у)= 0 при У(х, у) < У,, „. Таким образом, на изображении пиксели со значением яркости У~(х, у) =1 принадлежат объектам, а со значением 0 — фону; Бинаризованное изображение тестового объекта приведено на рис. 6.18, б. Фильтрация изображения являстся наиболее длительной и сложной стадией предварительной обработки. Существует большое количество различных методов фильтрации со своими достоинствами и недостатками.

Применение того или иного метода определяется задачей, решаемой с помощью СТЗ, Так, существуют алгоритмы, выполняющие одновременно две функции: фильтрацию и выделение контура (так называемые оконтуривающие фильтры). В общем случае фильтрация решает следующие основные задачи: сглаживание (подавление высокочастотной помехи типа «снег»); повышение контрастности; выделение контура. Напомним, что на начальных этапах преобразования на изображение действуют аппаратурные помехи, вносимые оптической системой, датчиком и фреймграббером, которые искажают функцию 1'(х, у). Эти искажения обусловлены аберрацией объектива, дискретизацией по полю ячеек светочувствительной поверхности и неоднородностью их фотоэлектрических характеристик и т.

д. В ряде случасв сглаживание и повышение контрастности позволяют существенно уменьшить влияние этих факторов. Процедура сглаживания реализуется сразу после выбора порога яркости. Ее смысл заключается в усреднении по определенному правилу значений функции яркости Г(х, у) внутри анализируемого фрагмента изображения. Как правило, этот фрагмент представляет собой некоторое программное окно, построчно сканирующее все изображение рабочей сцеиы. Возможность фильтрации обусловлена тем, что спектр визуальных помех обычно содержит более высокие пространственные частоты, чем спектр изображения, т. е. размер помехи существенно меньше размера фрагмента объекта (рис.

6.19, а). Для устранения высокочастотной помехи типа «снег» служит фильтр нижних частот. Недостатком низкочастотной фильтрации является ухудшение контрастности изображения (рис. 6.19, б). Если же исходное изображение недостаточно резкое, что бывает, например, при слабой освещенности рабочей сцены, применяют высокочастотные фильтры, увеличивающие контрастность изображения. Фильтр верхних частот оставляет без изменения высокие частоты и сглаживает области, содержащие мало деталей, например блики.

Недостатком вькокочасто~пной фильтрации яв- 305 6, Системы технического зрения ляется появление артефактов изображения, особенно заметных на фоне (см. рис. 6.19, а) в виде мелкодисперсных элементов, которые получили название «снег». Рис. 6.19. Изображения тестового объекта после высоко- ~а) н низкочастотной (6) фильтрации В больщипстве случаев процессы, происходящие в сглаживающих фильтрах, аппроксимируются выражениями вида 1 при У,+~ +, еА; Г = О при У;+~ + кА, где 1; — — яркость пикселя с координатами ~, у; К р =- 1, 2, ..., И Данная запись означает, что пикселю с координатами ~,~ присваивается значение «1», если соседние пиксели принадлежат изображению объекта А.

Количество соседних пикселей, т. е. окрестность сглаживания, зависит от размерности фильтра. Процедура фильтрации реализуется как программно, так и аппаратно; однако во всех случаях изображение сканируется некоторым окном, или апертурой„как правило, квадратной или прямоугольной формы. Иногда применяют специальные апертуры, например, крестообразную или треугольную, однако квадрагная апертура является наиболее предпочтительной из-за простоты формы, В этом случае размер сканирующего окна составляет 3 х 3, 5 х 5 или 7х 7 пикселей.

Если в функции фильтра значение центрального пикселя сканирующего окна не учитывается, то гакая апертура называется выколотой. Обычно фильтрация изображения осуществляется пугем последовательного ~построчного) сканирования кадра, представляющего собой массив пикселей, апертурой заданной формы. 11ри достижении конца строки центр 306 6. Системы техоическага зрения При анизотропной фильтрации значение яркости каждого пикселя умножают на его вес, задаваемый априори. Так, если наибольший вес должны иметь пиксели„занимающие левое верхнее положение в апертуре фильтра, то приведенная выше формула будет иметь вид ~Ъ)ер = И ~+ЗУ12+41ц+8121+ Ъ+ Ъ+41З1+ Ъ+ 1ЗЗ) ~Зб.

Для обработки краевых элементов кадра программно добавляют нулевые строки и столбцы. Сглаживающий массив нормируюг так, чтобы при фильтрации не изменялась средняя яркость изображения, Существует много различных сглаживающих массивов, однако наибольшее распространение получили следующие три: 1 1 1 ~1 1 1' 1 2 1 — 1 1 1; — ~1 2 1; — 2 4 2 1 1 1 9 10~ 1б 2 Первый соответствует пороговому сглаживанию, второй и третий учитывают наибольший вес центрального пикселя и его соседей по горизонтали и вертикали кадра.

В основу метода рекуррентиой фильтрации положен тот же принцип свертки, что и при анизотропной фильтрации, однако здесь используются не только элементы исходного массива У, но и элементы уже сглаженного массива У*. Следовательно, поэлементные операции проводятся согласно выражению Достоинством рекуррентной фильтрации является экономия памяти СТ3, так как нет необходимости. в сохранении исходного массива. Иовые значения яркости записываются поверх старых, вычисленных на предыдущем этапе, и содержатся в одном массиве. В то же время метод анизотропной фильтрации, использующий два массива, является более точным, так как при этом не накапливаются ошибки вычислений, сделанные на предыдущих этапах.

Сглаживающий массив % выбирают из тех же соображений, что и при обычной апизотропной фильтрации, Существенным недостатком линейной фильтрации является размывание кромок и других характерных деталей объекта. ЗО8 6.6, Базовые алгоритмы обработки изображения Наиболее известными методами нелинейной фильтрации являются медианная фильтрация и типа сжатие-расширение. Медианная фильтрация очень эффективна при подавлении шумов, особенно импульсного характера; при этом на изображении сохраняются резкие перепады яркости (кромки не размыты). Медианой последовательности у1, у2, ..., у„, где п — нечетное число, называется средний по значению член ряда, получающегося при упорядочивании последовательности по возрастанию числовых значений !например, гпейапа (О, 2, 5, О, 8) = 2).

Характеристики

Список файлов книги