СПОСОБ ПОИСКА ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ Российский патент 2020 года по МПК G06K9/82 

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике, и может быть использовано при построении систем технического зрения различного назначения, а также для анализа и синтеза фильтров при обработке цифровых изображений.

Известен способ поиска и распознавания объектов на цифровом изображении, основанный на пошаговом совмещении нормализованных изображений распознаваемых объектов, центрированных и вписанных в одинаковых размеров ячейки таблицы распознаваемых объектов, и изображений шаблонов, центрированных и вписанных в аналогичные ячейки таблицы шаблонов (см. патент RU 2234127 С2, 05.06.2002 «Способ компьютерного распознавания объектов»). В данном способе является обязательным наличие процедуры предварительной нормализации (приведение объекта на изображении к стандартному виду - изменение масштаба, поворот в требуемое положение и пр.), центрирования, что ведет к увеличению времени поиска и, соответственно, распознавания. И только потом, построчно снизу вверх или сбоку, поочередно совмещают строки или столбцы таблицы объектов с таблицей шаблонов для окончательного распознавания.

Также известны способы поиска и распознавания объектов на цифровом изображении, основанные на выделении контуров одного цвета на изображении с их последующим представлением в виде коэффициентов преобразования Фурье (см., например, US Patent 6563959 B1, 13.05.2003, «Perceptual similarity image retrieval method») и на выделении замкнутого контура, максимально совпадающего с границами объекта с последующим поочередным наложением шаблонов, хранящихся в памяти компьютера (см. патент RU 2250499 CI, 17.11.2003 «Способ компьютерного распознавания объектов»), где в случае совпадения контуров заранее известных шаблонов с обнаруженными объектами последние фиксируются как распознанные. В первом случае степень схожести двух объектов на разных изображениях определяется по ряду коэффициентов, но этот способ очень чувствителен к качеству входного изображения и затрачивает много времени при его обработке, если изображение объекта представляется на сложном неоднородном фоне. Недостатком второго способа является низкая вероятность правильного обнаружения и распознавания, если изображение границ объекта размыты и имеют малый контраст, т.е. имеет место влияние характеристик фона на характеристики объекта, и таким образом бывает сложно выделить границы только объекта без составляющих фона, кроме того, при повороте распознаваемого объекта относительно идентичного шаблона, может быть принято решение о нераспознавании.

В качестве прототипа выбран способ поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях (Патент РФ RU 2458397 С1. Способ поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях, заявка №2011111070/08, 23.03.2011), основанный на измерении энергетических спектров входного изображения и эталона, адаптивной пространственной фильтрации и пороговой обработке, при котором составляют матрицы из коэффициентов разложения энергетических спектров входного и эталонного изображений в двумерные ряды Фурье по косинусам, по полученным матрицам синтезируют дискретный двумерный фильтр, производят адаптивную пространственную дискретную фильтрацию входного изображения и сравнивают результат фильтрации с порогом.

Недостатком прототипа является низкая вероятность правильного обнаружения, обусловленная неоднозначностью выбора апертуры фильтра, а также требование значительных вычислительных ресурсов и ресурса памяти при обработке изображений высокого разрешения.

Техническим результатом предлагаемого способа является повышение вероятности правильного обнаружения и снижение занятости вычислительного ресурса и ресурса памяти.

Указанный технический результат достигается тем, что в способе поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях, основанный на измерении энергетических спектров входного изображения и эталона, адаптивной пространственной фильтрации и пороговой обработке, при котором формируют матрицы из коэффициентов разложения энергетических спектров входного и эталонного изображений в двумерные ряды Фурье по косинусам, по полученным матрицам синтезируют дискретный двумерный фильтр и производят адаптивную пространственную дискретную фильтрацию входного изображения, сравнивают результат фильтрации с порогом, согласно изобретению, входное изображение и изображение эталона предварительно обрабатывают детекторным полем, а апертуру фильтра согласуют с размерами эталона.

Сущность предлагаемого способа заключается в том, что входное изображение и изображение эталона предварительно обрабатывают детекторным полем, а апертуру фильтра согласуют с размерами эталона.

Обработка детекторным полем уменьшает размерность входного изображения и изображения эталона, что приводит к существенному уменьшению апертуры синтезируемого дискретного двумерного фильтра и одновременному сокращению времени обработки (снижению занятости вычислительного ресурса и ресурса памяти).

При адаптивной фильтрации апертура фильтра обычно не определяется, а адаптивность заключается в том, что импульсная характеристика синтезируется на основе измеренных коэффициентов разложения энергетических спектров входного изображения в двумерный ряд Фурье по косинусам. Количество таких коэффициентов заранее не устанавливается, что приводит к снижению эффективности обнаружения, и, как следствие, к увеличению вероятности ложных тревог, а во многих случаях - к уменьшению вероятности правильного обнаружения. В предлагаемом способе количество коэффициентов разложения энергетических спектров входного изображения в двумерные ряды Фурье по косинусам определяется размерами изображения эталона. При этом достигается максимальная эффективность обработки и потенциально высокая вероятность правильного обнаружения при минимальной вероятности ложных тревог.

В предложенном способе поиска объектов на цифровых изображениях, в отличие от прототипа:

выполняют предварительную обработку входного изображения и изображения эталона детекторным полем, размеры детекторов которого согласованы с размерами эталона. Обработка изображения детекторным полем как показано в [Пономарев, А.В. Детекторные поля / Пономарев А.В., Богословский А.В., Жигулина И.В. М.: Радиотехника, №7, 2018 г. С. 129-136. DOI 10.18127/j00338486-201807-23], приводит к формированию контурного изображения уменьшенной размерности;

апертуру дискретного двумерного пространственного фильтра определяют по размерам эталона [см. Богословский, А.В. Обработка многомерных сигналов. Кн. 1. Линейная многомерная дискретная обработка сигналов. Методы анализа и синтеза: монография / А.В. Богословский, Е.А. Богословский, И.В. Жигулина, В.А. Яковлев М.: Радиотехника, 2013. 168 с.].

Способ может быть реализован, например, с помощью устройства, структурная схема которого представлена на фигуре. На структурной схеме обозначены:

1 - датчик изображения;

2 - формирователь детекторного поля;

3 - блок измерения компонентов энергетического спектра;

4 - вычислитель;

5 - дискретный двумерный фильтр;

6 - банк изображений эталонов;

7 - формирователь детекторного поля;

8 - блок измерения компонентов энергетического спектра;

9 - пороговое устройство;

10 - устройство отображения.

Формирователи детекторного поля 2 и 7 предназначены для получения контурного изображения уменьшенной размерности и могут быть реализованы на сумматорах и микроконтроллерах.

Работа устройства аналогична работе устройства прототипа. Отличие заключается в том, что после формирования входного изображения с помощью датчика изображения 1:

видеосигнал изображения поступает на первый вход формирователя детекторного поля 2, где происходит его обработка детекторным полем, размеры детекторов которого согласованы с размерами эталона, поступающими со второго выхода банка изображений эталонов 6, в результате чего формируется контурное изображение уменьшенной размерности;

видеосигнал контурного изображения уменьшенной размерности поступает на первый вход блока измерения компонентов энергетического спектра 3, на второй вход которого поступают данные о размере эталона. В блоке 3 измеряются компоненты энергетического спектра видеосигнала входного изображения, количество которых определяется размером эталона;

с первого выхода банка изображений эталонов 6 на вход формирователя детекторного поля 7 поступает видеосигнал изображения эталона, где происходит его обработка детекторным полем;

с выхода формирователя детекторного поля 7 контурное изображение эталона поступает на вход блока измерения компонентов энергетического спектра 8, где измеряются компоненты энергетического спектра видеосигнала контурного изображения эталона;

с выхода блока измерения компонентов энергетического спектра 8 на второй вход вычислителя 4 поступают компоненты энергетического спектра видеосигнала контурного изображения эталона, с выхода блока измерения компонентов энергетического спектра 3 на первый вход вычислителя 4 поступают компоненты энергетического спектра видеосигнала контурного изображения уменьшенной размерности. В вычислителе 4 определяются отсчеты импульсной характеристики дискретного пространственного фильтра.

с выхода вычислителя 4 на второй вход дискретного двумерного фильтра 5 поступают отсчеты импульсной характеристики дискретного пространственного фильтра, где производится фильтрация контурного изображения уменьшенной размерности, поступившего с выхода формирователя детекторного поля 2 на первый вход дискретного двумерного фильтра 5.

Применение предлагаемого способа поиска объектов на цифровых изображениях позволит снизить объем обрабатываемых данных на несколько порядков и повысить вероятность правильного обнаружения объектов на цифровых изображениях, обладающих сложным неоднородным фоном.

Проведенный заявителями анализ уровня техники, включающий поиск по патентным и научно-техническим источникам информации и выявление источников, содержащих сведения об аналогах изобретения, позволил установить, что заявители не обнаружили аналогов, характеризующихся признаками, тождественными всем существенным признакам изобретения. Следовательно, заявленное изобретение «Способ поиска объектов на цифровых изображениях» соответствует критерию «новизна».

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано при построении систем технического зрения различного назначения, а также для анализа и синтеза фильтров при обработке цифровых изображений. Техническим результатом является повышение вероятности правильного обнаружения и снижение занятости вычислительного ресурса и ресурса памяти. Способ поиска и распознавания объектов на цифровых изображениях основан на измерении энергетических спектров входного изображения и эталона, адаптивной пространственной фильтрации и пороговой обработке, при котором формируют матрицы из коэффициентов разложения энергетических спектров входного и эталонного изображений в двумерные ряды Фурье по косинусам, по полученным матрицам синтезируют дискретный двумерный фильтр и производят адаптивную пространственную дискретную фильтрацию входного изображения, сравнивают результат фильтрации с порогом, согласно изобретению входное изображение и изображение эталона предварительно обрабатывают детекторным полем, а апертуру фильтра согласуют с размерами эталона. 1 ил.

Способ поиска объектов на цифровых изображениях, основанный на измерении энергетических спектров входного изображения и эталона, адаптивной пространственной фильтрации и пороговой обработке, при котором формируют матрицы из коэффициентов разложения энергетических спектров входного и эталонного изображений в двумерные ряды Фурье по косинусам, по полученным матрицам синтезируют дискретный двумерный фильтр и производят адаптивную пространственную дискретную фильтрацию входного изображения, сравнивают результат фильтрации с порогом, отличающийся тем, что входное изображение и изображение эталона предварительно обрабатывают детекторным полем, а апертуру фильтра согласуют с размерами эталона.