СПОСОБ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЯМОЛИНЕЙНЫХ ГРАНИЦ ОБЪЕКТОВ, НАБЛЮДАЕМЫХ НА ИЗОБРАЖЕНИИ Российский патент 2014 года по МПК G06T7/00 

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений и может быть использовано в охранных системах, системах мониторинга, оптоэлектронных системах сопровождения объектов, контрольно-измерительных системах, медицине и др.

Известен способ применения модифицированного преобразования Хафа для обнаружения штриховых кодов и текстовых областей [Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В. и др. Методы анализа свидетельств // Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. Курс лекций и практических занятий. - М.: Физматкнига, 2010. С.341-343. ISBN 978-5-89155-201-2], в котором для повышения точности и надежности обнаружения полос выполняется оценка градиентного поля исходного изображения. Все точки, имеющие модуль градиента выше порогового значения, участвуют в голосовании, по результатам которого в каждой ячейке аккумулятора хранится количество лежащих на соответствующей прямой точек, со значительным уровнем градиента и направлением градиента, отличающимся от перпендикулярного этой прямой не более чем на заданное пороговое значение. Далее над аккумулятором выполняются специфические для задач поиска кодосодержащих полос операции.

К недостаткам данного способа можно отнести крайнюю ограниченность областей использования алгоритма и неприменимость в нем быстрого преобразования Фурье (БПФ) для ускорения вычислений. Следует отметить тот факт, что узкий диапазон значений углов голосования снижает робастность результата к слабокоррелированному шуму.

Наиболее близким к заявляемому способу, но имеющим более широкую область применения, является подход, основанный на преобразовании Радона или обычном преобразовании Хафа. Преобразование Хафа во многом схоже с преобразованием Радона, но позволяет выполнять лишь частичное преобразование изображения, в отличие от тотального преобразования Радона. Однако в качестве прототипа был выбран подход, основанный именно на преобразовании Радона, т.к. оно может быть выполнено через БПФ, что дает значительный прирост производительности в сравнении с преобразованием Хафа всего изображения.

Недостатком прототипа является использование скалярного двумерного поля, получаемого в результате обработки исходного изображения каким-либо выделителем границ. Таким образом, направление вектора градиента исключалось из внимания при поиске прямолинейных границ. Этот недостаток был частично решен в работе [Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В. и др. Методы анализа свидетельств // Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. Курс лекций и практических занятий. - М.: Физматкнига, 2010. С.341-343. ISBN 978-5-89155-201-2], однако описанный в ней подход был разработан для решения узкоспециализированных задач.

Технический результат, на достижение которого направлено заявляемое изобретение, состоит в повышении точности обнаружения прямолинейных границ объектов на изображении посредством получения более ярко выраженных локальных максимумов, соответствующих прямолинейным границам при значительном уровне некоррелированного или слабокоррелированного аддитивного или мультипликативного шума.

Технический результат достигается тем, что заявляемый способ обработки сигналов для обнаружения прямолинейных границ объектов на дискретном изображении выполняется с учетом направления вектора перепада уровня яркости изображения.

Предлагаемый способ состоит из четырех этапов.

1) Вычисление поля градиентов. Для каждого пикселя l(i, j) исходного изображения L вычисляется значение вектора градиента

$$\overrightarrow{g}(i,j)=\left(g_x(i,j),g_y(i,j)\right)$$

оператором Собеля.

2) Вычисление трех обычных преобразований Радона от изображений, полученных на основе градиентного поля по выражениям:

g₁(i,j)=g_x(i,j)²,(i,j)∈L

g₂(i,j)=g_x(i,j)·g_y(i,j),(i,j)∈L

g₃(i,j)=g_y(i,j)²,(i,j)∈L

r₁=R[g₁];

r₂=R[g₂];

r₃=R[g₃],

где g₁, g₂ и g₃ - промежуточные изображения;

R[] - оператор преобразования Радона;

r₁, r₂ и r₃ - результаты преобразований Радона от g₁, g₂ и g₃ соответственно (имеют размеры N_ρ×N_θ).

r₁, r₂ и r₃ - представляют собой дискретные изображения с координатами пикселей (s, α), где $$s=\overline{\mathrm{1,}{N}_{\rho }}$$ , $$\alpha =\overline{\mathrm{1,}{N}_{\theta }}$$ . Каждой точке (s, α) соответствует прямая с параметрами (ρ(s)θ(α)), где ρ(s) - расстояние от начала координат до ближайшей к нему точки на прямой, θ(α) - угол поворота нормали к прямой относительно абсциссы (оси х) против часовой стрелки.

3) Вычисление вектора весов w₁, w₂ и w₃ для всех значений $$\alpha =\overline{\mathrm{1,}{N}_{\theta }}$$ , которые были использованы в преобразованиях r₁, r₂ и r₃:

$$w_1(\alpha )={\cos }^2(\theta (\alpha )),\alpha =\overline{\mathrm{1,}{N}_{\theta }}$$ ;

$$w_2(\alpha )=\sin (2\theta (\alpha )),\alpha =\overline{\mathrm{1,}{N}_{\theta }}$$ ;

$$w_3(\alpha )=1-w_1(\alpha ),\alpha =\overline{\mathrm{1,}{N}_{\theta }}$$ .

4) Вычисление модифицированного преобразования Радона путем взвешенного суммирования трех обычных преобразований по выражению:

r'(s,α)=r₁(s,α)·w₁(α)+r₂(s,α)·w₂(α)+r₃(s,α)·w₃(α),

$$s=\overline{\mathrm{1,}{N}_{\rho }}$$ , $$\alpha =\overline{\mathrm{1,}{N}_{\theta }}$$ .

После получения изображения модифицированного преобразования Радона производится поиск локальных максимумов, соответствующих прямым на исходном изображении, на которых предположительно лежат прямолинейные границы объектов [Д.Б.Волегов, В.В.Гусев, Д.В.Юрин. "Обнаружение прямых линий на изображениях на основе преобразования Хартли. Быстрое преобразование Хафа" // в: 16-я международная конференция по компьютерной графике и ее приложениям ГрафиКон2006. Россия, Новосибирск, Академгородок, 2006, с.182-191].

Эксперименты показывают, что использование модифицированного преобразования Радона вместо обычного позволяет на 40% увеличить эффективность работы алгоритмов сопровождения объектов с прямолинейными границами на видеоизображении.

Предлагаемый способ обработки сигналов для обнаружения прямолинейных границ объектов может быть реализован на базе персональной электронной вычислительной машины (ПЭВМ) общего назначения.

В случаях, когда использование ПЭВМ общего назначения невозможно (например, в бортовых системах обработки изображений), предлагаемый способ обработки сигналов может быть реализован на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) либо совместного использования ПЛИС и специализированных цифровых процессоров обработки сигналов.

При использовании предлагаемого способа в системах обработки видеоизображений реального времени рекомендуется использовать преобразование Радона, реализованное с помощью БПФ или преобразования Хартли [Д.Б.Волегов, В.В.Гусев, Д.В.Юрин. "Обнаружение прямых линий на изображениях на основе преобразования Хартли. Быстрое преобразование Хафа" // в: 16-я международная конференция по компьютерной графике и ее приложениям ГрафиКон2006. Россия, Новосибирск, Академгородок, 2006, с.182-191]. Это позволит снизить требования, предъявляемые к аппаратному обеспечению.

Заявляемый способ отличается невысокой вычислительной сложностью и может быть реализован на существующей и перспективной элементной базе.

Изобретение относится к средствам цифровой обработки изображений. Техническим результатом является повышение точности обнаружения прямолинейных границ объектов на изображении за счет получения локальных максимумов. В способе на основе градиентного поля проводится формирование трех изображений, которые затем подвергаются преобразованию Радона и объединяются в одно изображение посредством поточечного взвешенного суммирования трех преобразований Радона от изображений.

Способ обработки сигналов для обнаружения прямолинейных границ объектов, наблюдаемых на изображении, включающий в себя оценку градиентного поля исходного изображения, его обработку посредством преобразования Радона и поиск локальных максимумов в полученном параметрическом пространстве, отличающийся тем, что на основе градиентного поля проводится формирование трех изображений, которые затем подвергаются преобразованию Радона и объединяются в одно изображение посредством поточечного взвешенного суммирования трех преобразований Радона от изображений.