1
Известные способы онознавания объектов по их контурным изображениям основаны на нахождении разделяющих сечений в местах перехода строк с одним количеством пересечений с контуром на строки с другим количеством пересеченнй и используют для составления кодовых описаний изображений объектов длины белых и черных отрезков в строках и найденные разделяющие сечения. Однако такие способы имеют невысокую надежность опознавания контуров.
Предлагаемый способ отличается от известных тем, что после нахождения разделяющих сечений относительно них фиксируют признаки замкнутости-разомкнутости отрезков контура и проверяют эти признаки по логическим суммам между разделяющими сечениями содержимых элементов строк, расположенных определенным образом но отношению к разделяющим сечениям. При этом в качестве критериев замкнутости отрезков контура принимают паличие количеств нулевых разрядов, меньших заданных порогов, а в качестве критериев разомкнутости отрезков контура - наличие количеств нулевых разрядов, больших заданных порогов, в логических суммах между разрядами, соответствующими точкам пересечения с контуром в строках разделяющих сечений. Кроме того, указанные призпаки замкнутости-разомкнутости отрезков контура выделяют при анализе изображений объектов в нескольких направлениях.
Это позволяет повысить надежность автоматического чтения.
На фиг. представлена блок-схема способа опознавания; на фиг. 2 - пример, иллюстрирующий принцип действия способа.
Преобразователь I преобразует исходную информацию об опознаваемых объектах в бипарный код с разбивкой изображений объектов на отдельные строки: контурным элементам изображений объектов присваивается значение единицы, элементам фона - значение нуля.
Блок 2 фиксации точек пересечений анализирует коды строк изображения и определяет точки пересечения контура в строках. Под точками пересечений в строках понимаются точки переходов: фон - изображение объекта или
изображение объекта - фон. При определении точек пересечений контура в строках в блоке 2 устраняются случайные помехи (случайные единичные и нулевые разряды) на фоне изображения и в его контуре.
В блоке 3 ведется подсчет количества точек пересечений контура в каждой строке изображения объекта. Логическими схемами блока 4 анализируется порядок следовапия строк с разным количеством пересечений контура и на
основе этого онределяются разделяющие сечения (строки), между которыми формируются логические суммы содержимых определенных элементов строк и вырабатываются команды управляющие взаимодействием блоков устройства. Разделяющие сечения - это определенные строки в зоне перехода строк с одним количеством пересечений на строки с другим количеством Пересечений в зависимости от условий фиксации разделяющих сечений: строки в переходах определенного характера, строки с определенным количеством пересечений, строки с большим или меньщим количеством пересечений, строки с заданным номером относительно перехода, строки с привязкой условий их фиксации к разным переходам (к порядковому номеру перехода, к типу перехода) и т. д. Разделяющие сечения при необходимости также фиксируются при переходе с фона к строкам изображения объекта и/или при противоположном переходе, т. е. в начале и конце изображения объекта. С целью устранения случайного искажения изображений объектов, в блоке 4 в ряде случаев целесообразно предусмотреть выделение разделяющих сечений лишь при повторении строк с новым количеством пересечений несколько раз подряд (устойчивые разделяющие сечения). При заранее известном ансамбле опознаваемых объектов программа фиксации разделяющих сечений и зон знака между разделяющими сечениями, в которых формируются логические суммы, может быть задана блоку 4 на основе предварительного анализа наиболее информативных переходов строк с одним количеством пересечений в строки с другим количеством пересечений в контурных изображениях объектов. При заранее неизвестном ансамбле опознаваемых объектов разделяющие сечения фиксируются нри обнаружении устойчивых переходов строк с одним количеством пересечений в строки с другим количеством пересечений (при этом условия выщенриведенного характера для фиксации разделяющих сечений должны задаваться лищь в общем виде), а логические суммы формируются между соседними разделяющими сечениями или между случайным образом выбираемыми разделяющими сечениями. Программа фиксации разделяющих сечений и формирования логических сумм в последнем случае окончательно вырабатывается в процессе классификации изображений объектов. Логическое суммирование содержимых элементов строк, расположенных определенным образом по отнощению к разделяющим сечениям, например под нрямым углом, между соответствующими разделяющими сечениями ведется в блоке 5 по командам блока 4. Запоминание точек пересечений и их взаимного расположения в разделяющих сечениях (строках) производится в блоке 6. При получении команд с блока 4, указывающих на зафиксирование разделяющих сечений, с блока 2 в блок б передается информация о взаимном расположении точек пересечений в соответствующих им разделяющих сечениях. Выделение г риз11аков замкнутости-разомкнутости отрезков контура между точками пересечений контура в разделяющих сечениях по соответствующим им логическим суммам осуществляется в блоке 7, а изменение критериев (порогов) выделения отдельных признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура - в блоке 8 при получении команд с блока 4, определяющих начало анализа логических сумм. Критерии выделения отдельных признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура могут или меняться, например на основе информации о расстояниях между точками пересечения контура в разделяющих сечениях, поступающей в блок 8 из блока 6, или быть заданы постоянными на основе предварительного статистического анализа изображений объектов. Распределение в блоке 7 выделенных признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура по отдельным каналам ij, i, .. . in блока 9 фиксации признаков осуществляется коммутатором 10 при получении с блока 3 информации о количестве точек пересечений контурной линии в разделяющих сечениях и команд с блока 4, указывающих на проверку признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура в блоке 7. Указанные признаки распределяются и последовательно запоминаются в отдельных каналах i|, 4, . -. гп блока 9 в зависимости от количества точек пересечений в разделяющих сечениях, относительно которых выделяются упомянутые признаки. В блоке 9 может предусматриваться лишь простое последовательное запоминание признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура, но распределение признаков по отдельным каналам позволяет группировать опознаваемые изображения объектов на подклассы, например подкласс знаков, имеющих лишь однократные пересечения, не больще двух пересечений в направлении анализа и т. д., что при классификации в ряде случаев новыщает достоверность опознавания. Для запоминания признаков в каналах k, i, ... In блока 9 целесообразно применять элементы памяти, имеющие три состояния: исходное их состояние указывает на отсутствие проверки признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура, другие два состояния соответственно обозначают признаки замкнутости и разомкнутости трезков контура. Сравнение в каналах i, iz, ... tn блока 9 запомненных последовательностей признаков замкнутости-разомкнутости отезков контура с эталонными ведется в соотетствующих каналах /i, /2, . . ., /п классификаора 11. В сравнении с эталонными признакаи в этих каналах могут участвовать послеовательности признаков замкнутости-разомкутости отрезков контура, зафиксированные е только в соответствующих им каналах Il, 2, ... гп блока 9, но и в любом из них, что на лок-схеме условно указывается пунктирными
связями. На выходных шинах классификатора получаются сигналы опознавания объектов. При заранее неизвестном ансамбле объектов в процессе нолучения последовательностей признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура о;юзнаваемых объектов в блоке классификации ведется самообучение устройства к опознаванию.
При классификации также -целесообразно иснользовать признаки, вливающиеся в структуру выделения признаков замкнутости-разо.мкнутости отрезков контура: число строк в изображении объекта с заданным количеством пересечепий, длины белых и черных отрезков в строке, расстояния между разделяющими сечениями и т. д. Можно предусмотреть выделение признаков замкнугости-разомкнутости отрезков контура цри анализе изображения объекта в нескольких направлениях.
Принцип действия способа иллюстрируется на примере изображения цифры 5 (см. фиг. 2). Пусть задаются следующие условия анализа изображений знаков:
1.Анализ осуществляется сверху вниз по вертикальным строкам и слева направо но изображению знака;
2.В качестве критериев фиксации пересечений в строках принимается обнаружение не менее, чем двух подряд следующих единичных разрядов после бело-черного нерехода;
3.Следующее пересечение в строке фиксируется в том случае, если оно от предыдущего отделено не меньще, чем на два нулевых разряда;
4.В качестве точек пересечений принимаются нервые единичные разряды в пересечении в направлении анализа строки;
5.Логические суммы формируются в зонах между:
-началом изображения знака и первой строкой двукратного пересечения, если за ней встречается не меньше, чем одна строка с двукратным пересечением;
-началом изображения знака и первой строкой трехкратного пересечения, если за ней встречается не меньше, чем одна строка с трехкратным пересечением;
-последней строкой трехкратного пересечения, если перед ней встречается не меньше, чем одна строка с трехкратным нересечением и концом изображения знака;
6.Логическое суммирование содержимых элементов строк ведется по направлению, перпендикулярному анализу строк;
7.В качестве критериев разомкнутых отрезков контуров принимается обнаружение не меньше, чем двух нулевых разрядов в коде логической суммы между разрядами, соответствующими точкам пересечений в разделяющих строках.
Изображение цифры 5 во время анализа автоматически разбивается на зоны формирования логических сумм: начало изображения знака (третья строка) - четвертая строка, начало изображения - Н1ег.тая строка и конец изображения зПака (двенадцатая строка) - десятая строка. Граничные строки включаются в указанные зоны, которым соответствуют логические суммы:
000001111110000111100000,
000011111110000111110000 и 000011000001111111100000.
Логическим суммам соответствуют следующие разделяющие строки: четвертая строка с точками пересечения в шестом и шестнадцатом разрядах, шестая строка с точками цересечения в пятом, десятом и девятнадцатом разрядах и десятая строка с точками пересечения в пятом, двенадцатом и семнадцатом разрядах. После проверки логических сумм между указанными точками нересечений изображение цифры 5 характеризуется такой носледовательностью признаков замкнутости-разомкнутости отрезков контура: разомкнуто-замкнуто-разо.мкнуто-разомкнуто - замкнуто. С.равнение выделенного кода с эталонными кодами изображений знаков в дальнейшем осуществляется согласно выбранной схеме классификатора.
Предмет изобретения
30
1.Способ опознавания объектов но их контурным изображениям, основанный на фиксации разделяющих сечений в местах устойчивого нерехода строк с одним количеством нересечений с контуром на строки с другим количеством нересечений, отличающийся тем, что, с целью получения признаков, инвариантных к смещениям изображения в кадре
онознавания, устойчивых по отношению к изменениям толщины, ориентации и конфигурации контура, фиксируют признаки замкнутости-разомкнутости отрезков контура по отношению к разделяющим сечениям, проверяют
эти признаки по логическим суммам между разделяющими сечениями содержимых элементов строк, расположенных перпендикулярно или под другим углом по отношению к разделяющим сечениям, причем в качестве критериев замкнутости отрезков контура принимают наличие количеств нулевых разрядов, меньших заданных порогов, а в качестве критериев разомкнутости отрезков контура - наличие количеств нулевых разрядов, больших
заданных порогов, в логических суммах между разрядами, соответствующими точкам пересечения с контуром в строках разделяющих сечений.
2.Способ но п. 1, отличающийся тем, что, с целью повышения достоверности опознавания и увеличения количества нризнаков, выделение указанных признаков замкнутостиразомкнутостн отрезков контура осуществляют при анализе изображений объектов в нескольких направлениях.
