М В Дуброекина - Алгоритм распознавания группового точечного объекта произвольнойформы - страница 1

Страницы:
1 

УДК 681.327.12.001.362

М.В. Дуброекина г. Луганск

АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРУППОВОГО ТОЧЕЧНОГО ОБЪЕКТА ПРОИЗВОЛЬНОЙ

ФОРМЫ

Разработан алгоритм распознавания групповых точечных объектов (ГТО) произвольной формы. Данный алгоритм обеспечивает достоверность распознавания ГТО с учетом их геометрических характеристик и сложных произвольных искажений, а также характеристик изображения ГТО.

Ключевые слова: групповой точечный объект, алгоритм распознавания, достоверность распознавания, характеристики изображения, сложные произвольные искажения.

Постановка проблемы. В различных областях человеческой деятельности, в том числе при технической диагностике контролируемых объектов и управлении технологическими процессами, часто возникают ситуации, когда по визуальной информации необходимо распознать и (или) идентифицировать объект. Особую актуальность решение данных задач приобретает при обеспечении достоверности распознавания объектов в условиях принятия решения по неполной, противоречивой информации и наличии помех [1, 2]. Нередко объектом распознавания является групповой точечный объект (ГТО).

Анализ последних исследований и публикаций. В [3, 4] был разработан модифицированный векторно-нормализованный метод распознавания, который основан на определении значений и направлений радиус-векторов от центра тяжести ГТО до центра тяжести каждого его элемента с последующим ранжированием и нормализацией признаков ГТО и обеспечивает достоверное распознавание ГТО произвольной формы, не имеющих базовых элементов. На основе предложенного метода распознавания и проведенных исследований влияния геометрических характеристик [5] и характеристик изображения групповых точечных объектов [6, 7] необходимо разработать алгоритм распознавания ГТО произвольной формы, который обеспечивает достоверность распознавания ГТО с учетом их геометрических характеристик и сложных произвольных искажений, а также характеристик изображения ГТО.

Целью статьи является разработка алгоритма распознавания групповых точечных объектов произвольной формы, который обеспечивает достоверность распознавания с учетом особенностей объектов.

Материалы и результаты исследований. Предложенный векторно-нормализованный метод распознавания обеспечивает распознавание ГТО произвольной формы при следующих граничных значениях:

- геометрических характеристик и сложных произвольных искажений

Nel < 100 (для ГТО прямоугольной и оеальной формы);

Nel < 50 (для ГТО произеольной формы);

Sh > 10 пикселей (для ГТО прямоугольной формы);

< Sh > 15 пикселей (для ГТО оеальной и произеольной формы);

Dlin < 100%;

Dnelin < 0,5 • Sh;

^   ,,   0,5 • Sh

Dnakl <-;

L max

где Nel - количество элементов распознаваемого группового точеного объекта;

Sh - шаг между элементами ГТО;

Dlin - линейные искажения вдоль одной оси;

Dnelin - нелинейные искажения в виде изгиба ГТО;

Dnakl - - нелинейные искажения в виде косых сдвигов ГТО;

- характеристик изображения ГТОг

Разрешение изображения R > R min

(R min обеспечиеает : Sh min > 10 пикселей для ГТО прямоугольной формы, Sh min > 15 пикселей для ГТО оеальной и произеольной формы, Del > 1 пиксел);

Sh min          Sh min          Sh min | Ip ~Iel 1<1 Ip ~If |, иначе при Sm1 <-, Sm2 <-, Sm3 <--—;

2

2

5

I RGB изображение, если цеет ГТО є С, цеет фона є F; иначе RGB изображение с предеарительным преобразоеанием и бинаризацией);

K

> 0,2, иначе предеарительное преобразоеание изображения

по каналу цеетоеой состаеляющей RGB, которая обеспечиеает K > 0,2;

при котором обеспечивается достоверность

где R - разрешение полученного изображения ГТО; Rmin - пороговое значение разрешения изображения, распознавания ГТО; Del - диаметр элемента ГТО;

Shmin - минимальный шаг между элементами ГТО; 1р - яркость пикселей элементов ГТО, для которых ірФієі ; Iel, If - яркость элементов ГТО и фона соответственно;

Sm1 - пороговое значение шага смещения центров тяжести элементов ГТО, в случае когда смещение характерно для отдельных элементов;

Sm2 - пороговое значение шага смещения центров тяжести элементов ГТО в случае смещения всех элементов n/2 - (n-1) или 2 - (n/2 -1) столбцов (рядов, сегментов, других структурных единиц) ГТО (n -количество структурных единиц);

Sm3 - пороговое значение шага смещения центров тяжести элементов ГТО в случае смещения всех элементов n/4 - 3n/4 структурных единиц ГТО;

C, F - множество цветов ГТО и фона соответственно, для которых обеспечивается достоверность распознавания ГТО на цветных изображениях без предварительного их преобразования в оттенки серого; К - коэффициент контрастности;

- при пороговом значении коэффициента корреляции K porog = 0,45 .

Разработанный   алгоритм   распознавания   ГТО   произвольной   формы   (рис.   1) учитывает вышеприведенные ограничения и обеспечивает достоверность распознавания ГТО. Особенностями данного алгоритма является:

1. На основании полученного при считывании RGB-изображения формирование дополнительных изображений GBW(x,y), GR(x,y), GB(x,y), GG(x,y), где GBW(x,y) - полутоновое изображение с последующей бинаризацией, GR(x,y), GB(x,y), GG(x,y) - изображения, выделенные по R, G и B цветовым каналам. Данная операция позволяет повысить достоверность распознавания ГТО, особенно при низкой контрастности полученного изображения, а также сократить временные затраты на последующих этапах за счет распознавания бинарного или одноканального цветового изображения.

2. Введение дополнительных функций определения количества элементов и минимального расстояния между ними позволяет сократить временные и мощностные затраты на последующие этапы распознавания ГТО.

Начало

Считывание изображения

GRGB(x,y)

Выравнивание освещенности изображения

Формирование дополнительных изображений

GBW(x,y), GR(x,y), GB(x,y), Ga(x,y)

з:

Нахождение центра тяжести ГТО Хс, Ус

Нахождение радиус-векторов от центра тяжести ГТО до центра тяжести каждого элемента ГТО - {Re}

Сортировка значений радиус-векторов по убыванию

Нахождение числа радиус-векторов, которые берут участие в определении дополнительнопгцентра тяжести - r

Определение дополнительного центра тяжести ГТО - Х0 ,У0

і

Нахождение нулевого вектора R0

Определение направлений радиус-

векторов {Ne}

Ранжирование направлений радиус-векторов по возрастанию

і

Сортировка значений радиус-векторов в соответствии с направлениями

Нормализация значений радиус-векторов

Определение коэффициента

корреляции между матрицами радиус-векторов

Да

 

і-<r

r

Отнесени определенн

е ГТО к

му классу

Нет

Сообщение об ошибке

Рис. 1. Алгоритм распознавания ГТО Выводы

В статье разработан алгоритм распознавания ГТО произвольной формы, который обеспечивает достоверность распознавания ГТО с учетом их геометрических характеристик и сложных произвольных искажений, а также характеристик изображения. Достоверность распознавания ГТО повышается за счет формирования дополнительных изображений, особенно это актуально при низкой контрастности полученного RGB-изображения. Данный этап алгоритма, а также введение дополнительных функций определения количества элементов и минимального расстояния между ними позволяет сократить временные и мощностные затраты на последующие этапы распознавания ГТО.

Литература

1. Дубровкина М.В. Повышение достоверности распознавания кода при идентификации кожи в процессе её обработки: дис. ... кандидата техн. наук: 05.13.06 / Дубровкина Маргарита Васильевна.- Луганск, 2009. - 229 с.

2. Роженцов А. А. Распознавание плоских изображений групповых точечных объектов при наличии ошибок обнаружения / А. А. Роженцов, А. О. Евдокимов, А. В. Григорьев // Приборостроение. - 2006. - Т. 49. - № 4. - С. 59-64.

3. Дубровкина М.В. Векторно-нормализованный метод распознавания групповых точечных объектов произвольной формы / Дубровкина М.В. // Вісник СумДУ, 2009. - №3. - С.32-38.

4. Пат.46476 Україна, G06K9/00. Спосіб розпізнавання групових точкових об'єктів / Дубровкина М.В., заявник та власник НДПКІ "Іскра". - №u2009 06503; заявл. 22.06.2009; опубл.25.12.09, Бюл. № 24.

5. Дубровкина М. В. Влияние количества элементов ГТО на достоверность метода распознавания / М. В. Дубровкина // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - Харьков, 2010 - № 4/4 (46) - С.53-55.

6. Дубровкина М.В. Исследование влияния цветовых составляющих ГТО на достоверность метода распознавания при решении задач астроориентации / М. В. Дубровкина // Современные информационные технологии в управлении и профессиональной подготовке операторов сложных систем: Материалы Международной научно-практической конференции (27-28 октября 2010 г., г. Кировоград). - Кировоград. - 2010. - С. 93-94.

7. Дубровкина М.В. Вплив характеристик зображення ГТО на достовірність векторно-нормалізованого методу розпізнавання / М.В. Дубровкина // Комп'ютерні науки для інформаційного суспільства (ВЕБІНАР): Матеріали Міжнародної науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених (22-23 грудня 2010 р., м. Луганськ). - м. Луганськ. — 2010.- С. 96 - 98.

Аннотации

Розроблено алгоритм розпізнаеання групоеих точкоеих об'єктіе (ГТО) доеільної форми. Даний алгоритм забезпечує достоеірність розпізнаеання ГТО з урахуеанням їхніх геометричних характеристик і складних доеільних спотеорень, а також характеристик зображення ГТО. Дж. 1. Ист. 7.

Ключові слова: групоеий точкоеий об'єкт, алгоритм розпізнаеання, достоеірність розпізнаеання, характеристики зображення, складні доеільні спотеорення.

The article describes an algorithm of recognition of group point objects (GPO) of arbitrary shapes. This algorithm provides accuracy of recognition of GPO considering their geometric characteristics and complex arbitrary distortions, as well as image characteristics of GPO. Fig. 1. Ref. 7.

Key words: group point object, algorithm of recognition, accuracy of recognition, image characteristics, complex arbitrary distortions.

Сведения об авторах

Дубровкіна Маргарита Василівна - кандидат технічних наук, завідувач Науково-дослідної лабораторії спеціалізованих технологій Науково-дослідного та проектно-конструкторського інституту „Іскра" (м. Луганськ).

Рецензент д.т.н., проф.. Ульшин В.А.

Статья подана 14.04.11

Страницы:
1 


Похожие статьи

М В Дуброекина - Алгоритм распознавания группового точечного объекта произвольнойформы