СПОСОБ СРАВНЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ С ШАБЛОНОМ Российский патент 2020 года по МПК G06K9/66 G06K9/68 

Описание патента на изобретение RU2737346C1

Изобретение относится к области цифровой обработки сигналов, а именно к средствам распознавания изображения, реализующим алгоритм сравнения изображения с соответствующим шаблоном (паттерном).

Из уровня техники известен способ сравнения изображения с шаблоном, при котором над изображением и шаблоном предварительно проводят преобразование и вычисляют корреляцию между преобразованными изображением и шаблоном, а в случае, если корреляция удовлетворяет заданному значению, то считают, что изображение содержит искомый шаблон (А.А. Тропченко и др. «МЕТОДЫ ВТОРИЧНОЙ ОБРАБОТКИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ», ИТМО, СПб., 2015, страницы 43-67).

При этом, известные из указанного источника информации алгоритмы градиентного преобразования изображения, используемые для выделения границ объектов на изображении, не являются пригодными для использования при сравнении изображения и шаблона в виду их недостаточной надежности (для подхода, использующего нахождение разности между соседними пикселами) или сложности реализации и необходимости осуществления большого числа операций вычисления (для подхода, включающего нахождение разности между пикселами в окрестности размерностью 3×3).

Заявленный способ обеспечивает упрощение процесса и увеличение точности определения соответствия изображения и шаблона, позволяет исключить ложные случаи определения соответствия изображения и шаблона при одновременном уменьшении затрачиваемого времени и мощности используемого вычислительного оборудования.

Указанная задача решается, а результат достигается тем, что в способе сравнения изображения с шаблоном, при котором осуществляют получение изображения, над полученным изображением и шаблоном предварительно проводят преобразование и вычисляют корреляцию между преобразованными изображением и шаблоном, над полученным изображением и шаблоном предварительно проводят градиентное преобразование по следующему алгоритму: для каждого пикселя изображения вычисляется разность между значениями текущего пикселя и левого пикселя l = img(x,y)-img(x-1,y), разность между значениями текущего пикселя и верхнего пикселя u = img(x,y)-img(x,y-1), разность между значениями текущего пикселя и верхне-правого пикселя ru = img(x,y)-img(x+1,y-1), затем формируют градиентные изображения шаблона и полученного изображения, где значение каждого пикселя равно максимальному значению из вычисленных grad(x,y) = max (l,u,ru), после получения градиентных изображений рассчитывают корреляцию между ними, и в случае, если корреляция удовлетворяет заданному значению, делают вывод, что изображение содержит искомый шаблон.

В частном случае реализации способа сравнения изображения с шаблоном определяют соответствие статической текстовой или графической информации на заранее созданном шаблоне с информацией в видеопотоке.

В частном случае реализации способа сравнения изображения с шаблоном делают вывод, что изображение содержит искомый шаблон, при значении корреляции выше 0,5.

При этом указанное значение корреляции может изменяться в как в меньшую, так и в большую сторону в зависимости от качества изображений и установленной степени достоверности распознавания.

На фигуре 1 приведена блок-схема реализации частного случая заявленного способа.

Согласно указанной схеме получают изображение, формируют шаблон (паттерн), проводят градиентное преобразование согласно заявленному способу для шаблона, проводят градиентное преобразование согласно заявленному способу для определяемого (распознаваемого) изображения, рассчитывают коэффициент корреляции между градиентным изображением шаблона и градиентным изображением кадра видеопотока и в случае, если коэффициент корреляции больше 0.5, считают, что на изображении присутствует искомый шаблон.

В качестве примера реализации заявленного способа приведен вариант способа для случая определения наличия искомого шаблона со статической информацией на кадре из видеопотока.

В данном примере подготовка шаблона заключается в том, что шаблон формируют путем применения алгоритма альфа-смешения к серии кадров (10-25), содержащих искомую информацию, для того чтобы исключить влияние фона, в результате чего статическое изображения останется четким, а фон будет размытым. Далее проводят градиентное преобразование согласно заявленному способу для полученного шаблона, проводят градиентное преобразование по предложенному способу для каждого кадра видеопотока. Рассчитывают коэффициент корреляции между градиентным изображением шаблона и градиентным изображением кадра видеопотока и в случае, если коэффициент корреляции больше 0.5, делают вывод, что на кадре видеопотока присутствует искомый шаблон.

На фигурах 2а, 2б приводится иллюстрация известного в уровне техники способа сравнения изображения с шаблоном для случая, когда осуществляется выявление (сравнение) текстовой информации.

На каждой из фигур сверху приведено одинаковое изображение сохраненного шаблона (текстовый), а внизу представлен фрагмент полученного изображения. На фиг. 2а фрагмент полученного изображения содержит текст, значительно отличающийся от сохраненного шаблона, а на фиг. 2б указанные тексты шаблона и полученного изображения являются, по существу, идентичными. При использовании для определения корреляции между указанными изображениями известного в уровне техники алгоритма были получены следующие результаты: значение корреляции между изображениями на фиг. 2а было определено как 0,32, в то время как значение корреляции между изображениями на фиг. 2б было определено как 0,35. Очевидно, что полученные в известном способе результаты не могут быть использованы для достоверного выявления того, что изображение содержит искомый шаблон.

На фигуре 3 приведены изображения того же фрагмента и того же сохраненного шаблона, что на фиг 2б, но подвергнутые градиентному преобразованию согласно заявленному способу. Значение корреляции между указанными преобразованными изображениями составило 0,59.

Таким образом, выполнение в заявленном способе градиентного преобразования для изображения и шаблона по алгоритму, в котором для каждого пикселя изображения вычисляется разность между значениями текущего пикселя и левого пикселя l = img(x,y)-img(x-1,y), разность между значениями текущего пикселя и верхнего пикселя u = img(x,y)-img(x,y-1), разность между значениями текущего пикселя и верхне-правого пикселя ru = img(x,y)-img(x+l,y-l), формирование новых изображений (шаблона и искомого), где каждый пиксель равен максимальному значению из вычисленных grad(x,y) = max (l,u,ru), и определение наличия искомого шаблона на основании расчета корреляции между указанными новыми изображениями позволяет использовать заявленный способ, в частности, для выявления наличия статической (в том числе, текстовой) информации в видеопотоке.

В заявленном способе полученное изображение может быть получено устройством получения (захвата) изображений (например, камерой, в том числе с ПЗС матрицей) с экрана (например, телевизора, компьютера) и передаваться для дальнейшей обработки. Кроме того, в заявленном способе полученное изображение может извлекаться из сигнала сети телевещания соответствующим декодером (ТВ тюнером и т.д.) и передаваться для дальнейшей обработки. Таким образом, заявленный способ может быть реализован на соответствующей аппаратной базе телевизионных приемников, компьютеров с соответствующим оборудованием, принимающим телевизионный сигнал, в том числе мобильных устройств.

Похожие патенты RU2737346C1

название год авторы номер документа
Способ устранения швов при создании панорамных изображений из видеопотока кадров в режиме реального времени 2016
  • Кадушников Радий Михайлович
  • Негашев Владимир Станиславович
  • Сыропятов Артем Сергеевич
RU2647645C1
СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ 2012
  • Николаев Дмитрий Петрович
  • Постников Василий Валерьевич
  • Ханипов Тимур Маратович
  • Усилин Сергей Александрович
  • Григорьев Антон Сергеевич
RU2486597C1
Способ детектирования голографических элементов в видеопотоке 2017
  • Арлазаров Владимир Викторович
  • Николаев Дмитрий Петрович
  • Скорюкина Наталья Сергеевна
  • Чернов Тимофей Сергеевич
RU2644513C1
Способ формирования панорамных изображений из видеопотока кадров в режиме реального времени 2016
  • Кадушников Радий Михайлович
  • Негашев Владимир Станиславович
  • Сыропятов Артем Сергеевич
RU2626551C1
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ КАДРОВ ПОТОКА МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ГИСТОГРАММ ИЗОБРАЖЕНИЙ КАДРОВ 2015
  • Орешин Андрей Николаевич
  • Лазарев Сергей Николаевич
  • Орешин Николай Алексеевич
  • Лысанов Иван Юрьевич
  • Шумилин Вячеслав Сергеевич
RU2607415C2
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ КАДРОВ-ВСТАВОК В ПОТОКЕ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ДАННЫХ 2012
  • Скурнович Алексей Валентинович
  • Орешин Андрей Николаевич
  • Кирюхин Дмитрий Александрович
RU2506640C2
СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛОГОТИПА ТЕЛЕКАНАЛА В ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ТРАНСЛЯЦИИ 2021
  • Лавриков Александр Владимирович
  • Маренков Дмитрий Алексеевич
  • Данилов Алексей Николаевич
RU2771212C1
СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛОГОТИПА ТЕЛЕКАНАЛА В ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ТРАНСЛЯЦИИ 2020
  • Лавриков Александр Владимирович
  • Маренков Дмитрий Алексеевич
  • Данилов Алексей Николаевич
RU2738025C1
СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛОГОТИПА ТЕЛЕКАНАЛА В ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ТРАНСЛЯЦИИ 2020
  • Лавриков Александр Владимирович
  • Маренков Дмитрий Алексеевич
  • Данилов Алексей Николаевич
RU2739716C1
Способ анализа видеопотока 2018
  • Кравцов Алексей Юрьевич
RU2676026C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 737 346 C1

Реферат патента 2020 года СПОСОБ СРАВНЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ С ШАБЛОНОМ

Изобретение относится к области цифровой обработки сигналов. Технический результат заключается в увеличении точности определения соответствия изображения и шаблона. Способ сравнения изображения с шаблоном, при котором осуществляют получение изображения, над полученным изображением и шаблоном предварительно проводят преобразование и вычисляют корреляцию между преобразованными изображением и шаблоном. Над полученным изображением и шаблоном предварительно проводят градиентное преобразование по следующему алгоритму: для каждого пикселя изображения вычисляется разность между значениями текущего пикселя и левого пикселя l = img(x,y)-img(x-1,y), разность между значениями текущего пикселя и верхнего пикселя u = img(x,y)-img(x,y-1), разность между значениями текущего пикселя и верхне-правого пикселя ru = img(x,y)-img(x+1,y-1), затем формируют градиентные изображения шаблона и полученного изображения, где каждый пиксель равен максимальному значению из вычисленных grad(x,y) = max (l,u,ru), после получения градиентных изображений рассчитывают корреляцию между ними, и в случае, если корреляция удовлетворяет заданному значению, делают вывод, что изображение содержит искомый шаблон. 2 з.п. ф-лы, 4 ил.

Формула изобретения RU 2 737 346 C1

1. Способ сравнения изображения с шаблоном, при котором осуществляют получение изображения, над полученным изображением и шаблоном предварительно проводят преобразование и вычисляют корреляцию между преобразованными изображением и шаблоном, отличающийся тем, что над полученным изображением и шаблоном предварительно проводят градиентное преобразование по следующему алгоритму: для каждого пикселя изображения вычисляется разность между значениями текущего пикселя и левого пикселя l = img(x,y)-img(x-1,y), разность между значениями текущего пикселя и верхнего пикселя u = img(x,y)-img(x,y-1), разность между значениями текущего пикселя и верхне-правого пикселя ru = img(x,y)-img(x+1,y-1), затем формируют градиентные изображения шаблона и полученного изображения, где значение каждого пикселя равно максимальному значению из вычисленных grad(x,y) = max (l,u,ru), после получения градиентных изображений рассчитывают корреляцию между ними, и в случае, если корреляция удовлетворяет заданному значению, делают вывод, что изображение содержит искомый шаблон.

2. Способ по п. 1, в котором определяют соответствие статической текстовой или графической информации на заранее созданном шаблоне с информацией в видеопотоке.

3. Способ по п. 1, в котором делают вывод, что изображение содержит искомый шаблон при значении корреляции выше 0,5.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2020 года RU2737346C1

СПОСОБ И СИСТЕМА ОПТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ, КОТОРЫЕ СОКРАЩАЮТ ВРЕМЯ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ПОТЕНЦИАЛЬНО НЕ СОДЕРЖАЩИХ СИМВОЛЫ 2014
  • Чулинин Юрий Георгиевич
RU2571616C1
Многоступенчатая активно-реактивная турбина 1924
  • Ф. Лезель
SU2013A1
Станок для придания концам круглых радиаторных трубок шестигранного сечения 1924
  • Гаркин В.А.
SU2019A1
Изложница с суживающимся книзу сечением и с вертикально перемещающимся днищем 1924
  • Волынский С.В.
SU2012A1

RU 2 737 346 C1

Авторы

Дорошенко Алексей Алексеевич

Маренков Дмитрий Алексеевич

Данилов Алексей Николаевич

Даты

2020-11-27Публикация

2020-03-13Подача