Изобретение относится к области цифровой обработки гиперспектральных изображений, в частности к выделению контуров объектов на гиперспектральных изображениях.
В ходе проведенного патентного поиска в качестве наиболее близкого по своей сущности выбрано устройство-прототип выделения контуров на цифровых цветных изображениях (Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2019. 1104 с.), которое включает три блока формирования градиентных изображений R, G и В спектральных компонент цветного изображения, входы которых являются входом устройства, а выходы из которых являются входами в сумматор, который последовательно соединен с блоком сравнения с порогом. Если значение пиксела суммарного градиентного изображения превышает порог, то считается, что этот пиксел принадлежит контуру и ему присваивается значение яркости контура, в противном случае ему присваивается значение яркости фона в формируемом контурном изображении. Техническим результатом является получение суммарного контурного изображения всех спектральных компонент.
Недостатком указанного устройства является низкая точность выделения контуров спектрально-селективных объектов, обусловленная низкой степенью учета взаимосвязи между спектральными компонентами градиентов гиперспектрального изображения.
Техническим результатом предлагаемого устройства является повышение точности выделения контуров спектрально-селективных объектов, за счет учета дополнительных взаимосвязей между спектральными компонентами градиентов гиперспектрального изображения.
Технический результат достигается тем, что в устройстве выделения контуров объектов на гиперспектральных изображениях состоящем из L блоков формирования градиентных изображений, входы которых являются входом устройства, сумматора и блока сравнения с порогом, выход которого является выходом устройства, а второй вход является технологическим, дополнительно введены дополнительно введены блок формирования параметров р=0,1, …, P, q=0,1, …, Q пространственных координат пикселей окрестности i,j-того пиксела, на вход которого поступают значения Р, Q максимума параметров р, q, инвертор, блок вычисления K=(2Р+1)(2Q+1)-значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, делитель, выход которого соединен с входом блока сравнения с порогом, а первый вход с выходом сумматора, счетчик, выход которого соединен со вторым входом делителя, при этом выход l-го блока формирования градиентных изображений, где l=1, …, L, соединен с соответствующим входом блока вычисления значений коэффициентов корреляции I,j-того пиксела с окружающими его i±/p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, k-ый выход которого, где k=1, …, K, параллельно соединен с соответствующим входом сумматора, а также с соответствующим k-ым входом счетчика.
Сущность предлагаемого устройства заключается в том, что дополнительно введены блок формирования параметров р=0,1, …, Р, q=0,l, …, Q пространственных координат пикселей окрестности i,j-того пиксела, на вход которого поступают значения Р, Q максимума параметров р, q, инвертор, блок вычисления K=(2Р+l)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, делитель, выход которого соединен с входом блока сравнения с порогом, а первый вход с выходом сумматора, счетчик, выход которого соединен со вторым входом делителя, при этом выход l-го блока формирования градиентных изображений, где l=1, …, L, соединен с соответствующим входом блока вычисления значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, k-ый выход которого, где k=1, …, K, параллельно соединен с соответствующим входом сумматора, а также с соответствующим k-ым входом счетчика.
Таким образом, при выделении контуров объектов на гиперспектральных изображениях предлагаемым устройством повышается точность выделения контуров спектрально-селективных объектов, за счет учета дополнительных пространственно-спектральных взаимосвязей между спектральными компонентами градиентов гиперспектрального изображения путем вычисления K=(2P+l)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, в которых и заложена пространственно-спектральная взаимосвязь каждого l-го градиентного изображения со всеми остальными изображениями в локальной области i±p, j±q, а после суммирования и деления на общее количество K вычисленных коэффициентов корреляции в локальной области, формируется единая оценка взаимосвязи.
Схема разработанного устройства представлена на фиг. 1. Схема устройства содержит: 1 - блоки формирования L градиентных изображений; 2 - блок формирования параметров р=0,1, …, Р, q=0,1,…, Q пространственных координат пикселей окрестности каждого i,j-того пиксела; 3 - инвертор; 4 - блок вычисления K=(2Р+1)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений; 5 - сумматор; 6 - счетчик; 7 - делитель; 8 - блок сравнения с порогом.
Назначение блоков предлагаемого устройства: блок 2 предназначен для формирования параметров р=0,1, …, Р, q=0,1, …, Q пространственных координат пикселей окрестности каждого i,j-того пиксела по входным данным их максимальных значений P, Q; инвертор 3 предназначен для изменения знака параметров p, q; блок 4 вычисления K=(2Р+1)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений; сумматор 4 предназначен для вычисления суммы k=1, …, K значений коэффициентов корреляции; счетчик 5 предназначен для счета общего количества K значений коэффициентов корреляции; делитель 6 предназначен для деления суммы всех k=1, …, K коэффициентов корреляции на их количество K.
Устройство на фиг. 1 работает следующим образом. На вход устройства поступают L спектрозональных полутоновых изображений, которые подают на входы соответствующих L блоков (1) формирования градиентных изображений, после чего сформированные L градиентных изображений поступают на блок (4) вычисления K=(2P+1)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, также на вход которого, с блока (2) формирования параметров р=0,1, …, Р, q=0,1, …, Q пространственных координат пикселей окрестности i,j-того пиксела и блока (3) инвертирования параллельно поступают значения параметров ±р, ±q координат пикселей окрестности i,j-того пиксела, далее k-ые значения коэффициентов корреляции, где k=1, …, K, поступают параллельно на входы сумматора (5) и входы счетчика (6), выходы которых соединены с соответствующими входами делителя (7), выход которого соединен с входом блока (8) сравнения с порогом, выход которого является выходом устройства в виде единого контурного изображения.
Рассмотрим примеры. На фиг. 2-7 представлены исходные компоненты гиперспектрального изображения, полученные в разных спектральных диапазонах. На фиг. 8 представлено контурное изображение, полученное из исходных изображений (фиг. 2-7) устройством-прототипом. На фиг.9 представлено контурное изображение, полученное из исходных изображений (фиг. 2-7) предлагаемым устройством. Анализируя фиг. 8, 9, видно, что предлагаемое устройство позволяет выделять контура спектрально-селективных объектов более точно, с подавлением фоновой составляющей, за счет учета пространственно-спектральной взаимосвязи между спектральными компонентами градиентов гиперспектрального изображения.
Предлагаемое техническое решение является промышленно применимым, так как для его реализации могут быть использованы любые известные из уровня техники программируемые и непрограммируемые процессоры цифровой обработки сигналов и изображений (см., например, URL: http://module.ru).
название | год | авторы | номер документа |
---|---|---|---|
УСТРОЙСТВО ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ ОБЪЕКТОВ НА ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ | 2021 |
|
RU2783065C1 |
СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2021 |
|
RU2782161C1 |
СПОСОБ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ МНОГОСПЕКТРАЛЬНЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2019 |
|
RU2737699C1 |
СПОСОБ УМЕНЬШЕНИЯ ШУМА ЭЛЕКТРОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ | 2012 |
|
RU2491629C1 |
СПОСОБ СЕГМЕНТАЦИИ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ РАСТРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СОСТАВНЫХ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАТОРОВ | 2012 |
|
RU2510897C2 |
УСТРОЙСТВО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИСКАЖЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПИКСЕЛЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2014 |
|
RU2580456C1 |
УСТРОЙСТВО ОБРАБОТКИ ДВУМЕРНЫХ СИГНАЛОВ ПРИ РЕКОНСТРУКЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2010 |
|
RU2440614C1 |
СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ПОЛУТОНОВЫХ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2014 |
|
RU2580074C1 |
УСТРОЙСТВО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ДВУМЕРНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ РЕКОНСТРУКЦИИ ИСКАЖЕННЫХ ПИКСЕЛЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2014 |
|
RU2582554C1 |
УСТРОЙСТВО ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ | 2011 |
|
RU2450342C1 |
Изобретение относится к устройству выделения контуров объектов на гиперспектральных изображениях. Технический результат заключается в повышении точности выделения контуров спектрально-селективных объектов за счет учета дополнительных пространственно-спектральных взаимосвязей между спектральными компонентами градиентов гиперспектрального изображения. Устройство состоит из L блоков формирования градиентных изображений, входы которых являются входом устройства, сумматора и блока сравнения с порогом, выход которого является выходом устройства, а второй вход является технологическим, при этом в устройство дополнительно введены блок формирования параметров р=0,1,…,Р, q=0,1,…,Q пространственных координат пикселей окрестности i,j-того пиксела, на вход которого поступают значения Р, Q максимума параметров р, q, инвертор, блок вычисления K=(2Р+1)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, делитель, выход которого соединен с входом блока сравнения с порогом, а первый вход - с выходом сумматора, счетчик, выход которого соединен со вторым входом делителя, при этом выход блока формирования градиентных изображений, где соединен с соответствующим входом блока вычисления значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, k-ый выход которого, где k=1,…,K, параллельно соединен с соответствующим входом сумматора, а также с соответствующим k-ым входом счетчика. 9 ил.
Устройство выделения контуров объектов на гиперспектральных изображениях, состоящее из L блоков формирования градиентных изображений, входы которых являются входом устройства, сумматора и блока сравнения с порогом, выход которого является выходом устройства, а второй вход является технологическим, отличающееся тем, что дополнительно введены блок формирования параметров р=0,1,…,Р, q=0,1,…,Q пространственных координат пикселей окрестности i,j-того пиксела, на вход которого поступают значения Р, Q максимума параметров р, q, инвертор, блок вычисления K=(2Р+1)(2Q+1)-1 значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, делитель, выход которого соединен с входом блока сравнения с порогом, а первый вход - с выходом сумматора, счетчик, выход которого соединен со вторым входом делителя, при этом выход блока формирования градиентных изображений, где соединен с соответствующим входом блока вычисления значений коэффициентов корреляции i,j-того пиксела с окружающими его i±p, j±q пикселами окрестности по совокупности L градиентных изображений, k-ый выход которого, где k=1, …,K, параллельно соединен с соответствующим входом сумматора, а также с соответствующим k-ым входом счетчика.
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ МЕТОДОМ НЕЧЕТКОЙ ТРИАНГУЛЯЦИИ ДЕЛОНЕ | 2018 |
|
RU2729557C2 |
Способ выделения границ водных объектов и ареалов распространения воздушно-водной растительности по многоспектральным данным дистанционного зондирования Земли | 2020 |
|
RU2750853C1 |
US 9152888 B2, 06.10.2015 | |||
CN 111047616 A, 21.04.2020 | |||
CN 105825217 A, 03.08.2016 | |||
Способ приготовления лака | 1924 |
|
SU2011A1 |
CN 106355212 A, 25.01.2017 | |||
EP 3716136 A1, 30.09.2020. |
Авторы
Даты
2022-11-15—Публикация
2021-11-24—Подача