Розділ 2. Триступенева декомпозиція візуальних образів
2.1.Підходи для декомпозиції зображень
Алгоритми згортання. При опрацюванні візуальних образів використовуються формальні описи повних зображень та їх фрагментів. Одним з можливих способів декомпозиції та формалізації є розбиття їх на правильні геометричні фігури та об’єднання останніх у фрагменти образу. Завдяки такій заміні самі фрагменти можна розділити на сегменти у слабо структурованих зображеннях для подальшого їх опрацювання.
Згортання полягає в поділі візуальних образів на класи – групи об’єктів, схожі між собою за певними ознаками. Початково образ (об’єкт) розбивається на мікрооб’єкти за певним правилом. Надалі при об’єднанні мікрооб’єктів утворюються мікрокластери, характеристики F1, F2, …, Fn яких формуються як суми чи інші функції характеристик мікрооб’єктів, що повинні задовольняти обмеженням певного виду. Значення функцій ознак мікрокластерів, що формуються, відповідають за яскравість, колір, співвідношення заповнених та пустих клітинок тощо. Вершини, що не підлягають подальшому згортанню, відповідають кластерами результату.
Послідовність кроків алгоритму згортання є наступною:
Крок 1. Розбиття простору. Накладання на образ сітки із кроком з ряду 1×1, 2×1, 2×1, …, N×M, та формування мікрооб’єктів (МО) (заповнених клітинок).
Крок 2. Для кожного МО пошук сусіда справа та знизу.
Крок 3. Занесення у список кандидатів на об’єднання (СКО) двох МО, якщо при об’єднанні вони формують кластер (МК) прямокутної форми і який відповідає вимозі наповнення.
Крок 4. Видалення зі СКО повторень: для кожної пари списку перевірка входження у інші пари елементів, з яких вона складається. Видалення пар при їх наявності. Наприклад, у списку (a, b), (b, c), (a, d), (d, f) пари (a, d), (b, c) будуть видалені.
Крок 5. Побудова мікрокластерів вищого рівня на основі СКО.
Крок 6. Повторення попередніх кроків із заміною МО на МК до повного покриття образу прямокутниками.
На рис. Error: Reference source not found зображено приклад роботи процедури згортання при скануванні зображення зліва–направо зверху–вниз. Після накладання сітки на образ утворено 11 мікрооб’єктів (рис. Error: Reference source not found, а). На першому кроці алгоритму об’єднаються мікрооб’єкти (3, 4) = 12, (5, 6) = 13, (7, 8) = 14, (10,11) = 15 (рис. Error: Reference source not found, б), на другому кроці – (13, 14) = 16 (рис. Error: Reference source not found, в). Цей процес зображено деревом згортання на рис. Error: Reference source not found.
а б в
Рис. 3.2. Приклад згортання
Рис. 3.3. Дерево згортання
Декомпозиція чорно-білих зображень.
Декомпозиція сірих та кольорових зображень. Кольорові зображення конвертуються до сірих, які є об’єктами декомпозиції. У цьому випадку кластерам характерний розкид градації інтенсивності, а алгоритму характерна чутливість до інтенсивності об’єктів, що розглядаються.
Значення інтенсивності мікрооб’єкту для сірого зображення (процент заповнення) обчислюється за формулами відносного заповнення клітинки у відсотках від чорного:
b = (256 - c) × 100 / 256, (3.1)
або у відсотках від білого:
b = c × 100 / 256, (3.2)
де c – значення однієї із компонент R (G або B) кольору сірого пікселя, отриманого у результаті застосування фільтрування (перетворення кольорового в сірий), наприклад:
c = (R+G+B) / 3. (3.3)
На рис. Error: Reference source not found представлено приклади сірих кластерів.
Рис. 3.4. Приклади сірих кластерів