Реферат: Разработка алгоритмов выделения контуров для оптико-электронного корреляционного различения изображений

УДК 535.14(06)+004.056(06) Фотоника и информационная оптика

Н.Н. ЕВТИХИЕВ, М.В. КОННИК, Р.С. СТАРИКОВ

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)


РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ

ДЛЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО КОРРЕЛЯЦИОННОГО РАЗЛИЧЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ


Приводятся результаты выделения контуров различными методами, выполнено сравнение методов по скорости оконтуривания и устойчивости к искажениям, обсуждаются способы повышения быстродействия алгоритмов.


Оконтуривание является одной из основных задач в области обработки изображений, для решения которой были разработаны многочисленные методы. Среди них следует выделить методы первой и второй производной, морфологического анализа и вейвлет-преобразования.

В задачах оптического распознавания, где требуется оперативно выделять основные признаки изображений в условиях значительных искажений, к алгоритму оконтуривания предъявляются противоречивые требования: простота реализации, высокая скорость, устойчивость выделяемых контуров к искажениям.

Этим требованиям отвечают методы морфологического анализа [1], позволяющих выделять контуры на полутоновых изображениях и очищать их от шумов [2] с приемлемой скоростью.

Процесс выделения контуров методом морфологического анализа сводится к нахождению морфологического градиента с использованием примитива определённой формы и размера [1]. Выбор размера примитива весьма важен - неправильный выбор даст либо слишком много деталей и шума на оконтуренном изображении, либо отсутствие значимых элементов местности. На практике часто оказывается, что нельзя задаться единственным размером примитива - необходимо обрабатывать изображение морфологическими фильтрами с примитивами различных размеров [3].

Алгоритмы оконтуривания были реализованы в виде модулей среды математических расчётов MATLAB.

Были проведены численные эксперименты с целью выяснить зависимость быстродействия алгоритма морфологического оконтуривания от размера и формы примитива. Для этого использовались имевшиеся образцы аэрофотоснимков размером от 128х128 до 1024х1024 пикселей.

Один из ряда проведённых численных экспериментов преследовал цель оптимизации алгоритма и подбор примитива необходимой формы для выделения значащих элементов на полутоновых картах местности. Зависимость времени оконтуривания морфологического алгоритма от размера и формы примитива для изображения 600х600 приведена на рис. 1.



Рис. 1. Зависимость времени оконтуривания изображения 600х600 пикселей от размера и формы примитива

Таким образом, разработан алгоритм морфологического оконтуривания изображений для задач оптического распознавания, выявлен оптимальный размер и форма примитива, получены зависимости быстродействия оконтуривания от размера примитива и изображения. Приводятся экспериментальные результаты оконтуривания оптических изображений.

Работа выполнена при поддержке Минобрнауки РФ (Программа "Развитие научного потенциала высшей школы", проект РНП.2.1.2.5657).


Список литературы


1. Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology. London: Academic Press. 1982.

2. Peters II. R.A. A new algorithm for image noise reduction using mathematical morphology // IEEE Transactions on Image Processing. 1995. V.4. N.3. P.554–568.

3. Vincent L. Current topics in applied morphological image analysis // Current Trends in Stochastic Geometry and its Applications. London: Chapman & Hall. 1997.




ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 15