УСТРОЙСТВО ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ ОБЪЕКТОВ НА ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ Российский патент 2022 года по МПК G06V10/44 G06K9/62 

Описание патента на изобретение RU2783675C1

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).

Похожие патенты RU2783675C1

название год авторы номер документа
УСТРОЙСТВО ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ ОБЪЕКТОВ НА ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ 2021
  • Шипко Владимир Вацлавович
RU2783065C1
СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2021
  • Шипко Владимир Вацлавович
RU2782161C1
СПОСОБ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ МНОГОСПЕКТРАЛЬНЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2019
  • Шипко Владимир Вацлавович
RU2737699C1
СПОСОБ УМЕНЬШЕНИЯ ШУМА ЭЛЕКТРОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ 2012
  • Оков Игорь Николаевич
  • Остриков Вадим Николаевич
  • Плахотников Олег Владимирович
RU2491629C1
СПОСОБ СЕГМЕНТАЦИИ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ РАСТРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СОСТАВНЫХ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАТОРОВ 2012
  • Томакова Римма Александровна
  • Филист Сергей Алексеевич
  • Кореневский Николай Алексеевич
  • Шаталова Ольга Владимировна
RU2510897C2
УСТРОЙСТВО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИСКАЖЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПИКСЕЛЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2014
  • Марчук Владимир Иванович
  • Воронин Вячеслав Владимирович
  • Ибадов Самир Рауфевич
  • Ибадов Рагим Рауфевич
  • Гапон Николай Валерьевич
  • Сизякин Роман Алексеевич
  • Токарева Светлана Викторовна
RU2580456C1
УСТРОЙСТВО ОБРАБОТКИ ДВУМЕРНЫХ СИГНАЛОВ ПРИ РЕКОНСТРУКЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2010
  • Марчук Владимир Иванович
  • Воронин Вячеслав Владимирович
  • Шерстобитов Александр Иванович
  • Франц Владимир Александрович
  • Гапон Николай Валерьевич
  • Паненко Марк Вадимирович
  • Сизенко Дмитрий Андреевич
RU2440614C1
СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ПОЛУТОНОВЫХ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2014
  • Томакова Римма Александровна
  • Филист Сергей Алексеевич
  • Кореневский Николай Алексеевич
  • Шаталова Ольга Владимировна
  • Курочкин Александр Геннадьевич
RU2580074C1
УСТРОЙСТВО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ДВУМЕРНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ РЕКОНСТРУКЦИИ ИСКАЖЕННЫХ ПИКСЕЛЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2014
  • Марчук Владимир Иванович
  • Воронин Вячеслав Владимирович
  • Кожин Роман Андреевич
  • Гапон Николай Валерьевич
  • Левина Оксана Сергеевна
  • Токарева Светлана Викторовна
RU2582554C1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2011
  • Марчук Владимир Иванович
  • Воронин Вячеслав Владимирович
  • Шерстобитов Александр Иванович
  • Семенищев Евгений Александрович
  • Франц Владимир Александрович
  • Гапон Николай Валерьевич
  • Сизякин Роман Алексеевич
RU2450342C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 783 675 C1

Реферат патента 2022 года УСТРОЙСТВО ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ ОБЪЕКТОВ НА ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ

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.

Формула изобретения RU 2 783 675 C1

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.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2022 года RU2783675C1

СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ МЕТОДОМ НЕЧЕТКОЙ ТРИАНГУЛЯЦИИ ДЕЛОНЕ 2018
  • Крамаров Сергей Олегович
  • Храмов Владимир Викторович
  • Повх Виктор Иванович
  • Грошев Александр Романович
  • Каратаев Алексей Сергеевич
  • Храмов Виктор Владимирович
RU2729557C2
Способ выделения границ водных объектов и ареалов распространения воздушно-водной растительности по многоспектральным данным дистанционного зондирования Земли 2020
  • Бочаров Александр Вячеславович
  • Межеумов Игорь Николаевич
  • Тихомиров Олег Алексеевич
  • Хижняк Светлана Дмитриевна
  • Пахомов Павел Михайлович
RU2750853C1
US 9152888 B2, 06.10.2015
CN 111047616 A, 21.04.2020
CN 105825217 A, 03.08.2016
Способ приготовления лака 1924
  • Петров Г.С.
SU2011A1
CN 106355212 A, 25.01.2017
EP 3716136 A1, 30.09.2020.

RU 2 783 675 C1

Авторы

Шипко Владимир Вацлавович

Даты

2022-11-15Публикация

2021-11-24Подача