ЦОИ заочники / fisenki

ограничения. Сформируем кластеры и применим алгоритм К − внутригрупповых средних для доопределенного множества кластеров. На рисунке 9.8 г) видно, что вследствие доопределения кластеров, выполнено разделение кругов красно-коричневого цвета на кластеры, соответствующее зрительному восприятию.

а)б)

в)г)

Рисунок 9.8 Пример классификации: a) исходное изображение; б) изображение, представленное центрами масс кластеров после первоначального разбиения

по тоновому компоненту; в) изображение, представленное центрами масс

кластеров, при кластеризации по методу К-внутригрупповых средних после выполнения 1 итерации; г) изображение, представленное центрами масс кластеров, после доопределения кластеров и кластеризации по методу К −

внутригрупповых средних.

На рисунке 9.9 представлены маски красно-коричневого кластера, полученные на различных шагах алгоритма. Для повышения эффективности алгоритма на этапе оценки гистограмм распределения компонентов сигнала, наряду с цветовыми характеристиками, используется пространственная характеристика изображения. А именно, для уменьшения влияния ошибок первоначального разбиения по гистограмме тонового компонента, для каждого кластера выполняется

161

селекция связных компонентов, исключаются из рассмотрения все связные области, имеющие некоторый заданный размер, оценка гистограммы производится только для связных областей кластера, превышающих этот заданный размер.

Рисунок 9.9 Маски красно-коричневого кластера, полученные на различных

шагах.

Для сокращения избыточности кластеризации используется метод иерархического слияния кластеров [99]. В качестве меры межкластерных расстояний используется мера Махаланобиса. При работе алгоритма К- внутригрупповых средних мы использовали меру удаленности векторов от центра кластеров в пространстве RGB для вычисления в соответствии с формулой (9.36) .

Аналогично можно определить и расстояние между кластерами:

где R[i], G[i] , B[i]- RGB координаты центра масс кластера i; R[j],G[j], B[j]

- RGB координаты центра масс кластера j.

При объединении кластеров будем учитывать также дисперсию плотности распределения RGB компонентов кластера. Это можно сделать

162

при использовании меры Махаланобиса [84], описываемой следующим уравнением:

где d[i, j] определяется в соответствии с формулой (9.52.); σi2 , σ j2 -

дисперсии плотностей распределения RGB компонентов кластеров i, j соответственно.

Рассмотренный метод автоматической классификации цветных текстурных изображений является синтезом метода квантования гистограмм и метода кластеризации по К-внутригрупповым средним. Такой синтез методов позволяет, не делая предположений о законах распределения кластеров, на основании информации, содержащейся в изображении, получить более гибкую форму кластера. При автоматической сегментации цветных текстурных изображений на первом шаге выполняется сегментация по гистограмме распределения тонового компонента для сокращения времени выполнения разбиения. На втором шаге выполняется алгоритм кластеризации по методу К-внутригрупповых средних по критерию минимальной удаленности элемента изображения от центра кластера в пространстве RGB. На третьем шаге для каждого кластера производится селекция связных компонентов с целью уменьшения ошибок при выборе порогов по гистограммам распределений компонентов с учетом пространственных характеристик кластера. В выборку включаются только те связные области кластера, которые превышают некоторый заданный размер области. Вычисляются гистограммы распределения компонентов R, G, B.

Определяются пороги квантования и производится дополнительное разбиение кластеров. На четвертом шаге для доопределенного множества кластеров производится кластеризация элементов изображения по методу К-внутригрупповых средних. На пятом шаге выполняется алгоритм иерархического объединения кластеров по критерию минимума меры Махаланобиса. На шестом шаге выполняется объединение кластеров. Предложенный алгоритм обладает следующими преимуществами. Он учитывает как пространственные, так и цветовые характеристики изображения. Количество кластеров не является предопределенным, а вычисляется в процессе обработки в соответствии с информацией, содержащейся в обрабатываемом изображении. Определение границы сегмента производится с точностью до элемента растра в отличие от фрагментарных методов, при использовании которых точность определения границы зависит от размера фрагмента. Алгоритм обеспечивает сокращение пространства признаков с 16 миллионов до нескольких десятков кластеров.

163

9.6Фрактальный анализ сложных текстурных изображений

9.6.1Оценка фрактальности признаков цветных текстур

Вто время как объекты, построенные человеком, такие как промышленные и жилые здания, могут быть эффективно описаны набором простых геометрических примитивов: кубов, сфер, цилиндров, конусов, цветные текстуры природного происхождения, являясь нерегулярными и фрагментарными, плохо поддаются такому описанию. При включении в систему признаков геометрических признаков используются некоторые аппроксимирующие оценки в виде равновеликого эллипса рассеяния, размеров его большой и малой полуосей и тому подобное. В связи с этим, для анализа таких текстур оказывается естественным представление их фракталом с некоторым размером фрактала D. В настоящее время нет еще окончательного определения фрактала. Ключевая концепция фракталов заключается в использовании самоподобия в определении размера фрактала.

Внастоящее время фракталы нашли свое применение при анализе текстур ландшафтов, полученных при аэрокосмической съемке, при анализе поверхностей порошков и других пористых сред, при анализе поверхности облаков и так далее.

Однако размер фрактала цветной текстуры во многом зависит от выбора метода оценки. Так, при использовании различных методов оценки размера фрактала, мы получим соответственно и разные его размеры. Сопоставление текстур, таким образом, возможно при использовании одного и того же метода (группы методов).

Более того, не всякие текстуры хорошо различимы по размеру фрактала. В связи с этим прежде, чем включать в систему признаков размер фрактала, необходимо оценить фрактальность текстуры. Оценка фрактальности текстуры производится на основе выбранного метода оценки размера фрактала. Поскольку размер фрактала вычисляется через оценку выборочной регрессии, то естественно оценивать фрактальность текстуры по коэффициенту корреляции между логарифмом случайной величины и логарифмом заданной функции шага. При этом принятие решения о фрактальности текстуры можно строить следующим образом:

1)построить зависимость коэффициента корреляции от шага; значение шага, при котором функция имеет максимум, является максимальным шагом в диапазоне задаваемых шагов при оценке размера фрактала;

2)не учитывать оценку размера фрактала при низком коэффициенте корреляции в тех методах, где используется оценка фрактала как среднее значение в серии экспериментов;

3)не включать размер фрактала в систему признаков для сегментации текстур при значениях коэффициента корреляции < 0,7 .

Оценка фрактальности текстуры является важной характеристикой

при сегментации по размеру фрактала.

164

9.6.2Возможности и ограничения применения алгоритма оценки размера фрактала по длине контура при анализе сложных текстурных изображений

Алгоритм оценки размера фрактала текстуры по длине контура [101] состоит в развитии алгоритма оценки размера фрактала линии для оценки размера фрактала поверхности. Для оценки фрактала текстуры производится разбиение динамического диапазона яркостей изображения на равные интервалы. Для полученного набора пороговых уровней строится бинарное изображение. При этом отсчетам, яркость которых меньше порога, приписывается значение 0, а отсчетам, яркость которых выше или равна порогу, приписывается значение 1. Таким образом, исходное изображение представляется набором бинарных изображений. Для каждого из таких изображений производится оценка размера фрактала контуров единичных областей. А в качестве оценки размера фрактала исходного изображения используется среднее значение полученных фракталов для бинарных изображений. При этом предлагается оценивать размер фрактала бинарных изображений только по строкам, только по столбцам, а также совместно по строкам и столбцам, что имеет особое значение при распознавании анизотропных текстур.

Процедура оценки размера фрактала контура строится следующим образом. Производится оценка длин контуров единичной области для серии размеров элемента разложения (шагов) Si . Увеличение шага

эквивалентно интерпретации анализируемого изображения с меньшим разрешением, чем разрешение, с которым изображение получено. Длина контура L аппроксимируется числом переходов уровней яркости бинарного изображения из 0 в 1 и из 1 в 0 для каждого значения шага. По полученным значениям оценивается регрессия логарифма длины контура на логарифм шага [102] в виде функции

системы нормальных уравнений:

165

(9.56)

При вычислении размера фрактала используется линейная выборочная регрессия:

Качество “наилучшего” линейного приближения оценивается значением коэффициента корреляции логарифма длины контура и логарифма шага

[103]:

где D - дисперсия, M - математическое ожидание соответствующих случайных величин logL и logS.

При низком коэффициенте корреляции полученное значение размера фрактала исключается из процедуры усреднения.

Измерение размера фрактала по методу оценки длины контура при сканировании по строкам и по столбцам раздельно позволяет оценивать анизотропные свойства текстуры, в то время как комбинированный метод, при котором осуществляется подсчет краев как вдоль строк, так и вдоль столбцов, пригоден для анализа изотропных текстур.

В качестве модели для исследования оценки размера фрактала по длине контура используем синтезированные в соответствии с алгоритмом, представленным в разделе 9.4.2, фракталы с показателем Херста от 0,1 до

0,9.

Моделирование выполнено на серии из 50 реализаций фракталов. Поскольку распределение оценки размера фрактала имеет большую дисперсию, произведена низкочастотная фильтрация оценки размера фрактала. Значения m и σ, соответствующие значениям математического ожидания и СКО размеров фракталов, приведенных к диапазону значений [2,3] и представленных уровнями [0,255] приведены в таблице 9.1.

166

Таблица 9.1. Оценка размера фрактала по длине контура (по строкам и по столбцам) после низкочастотной фильтрации

На основании этих данных построены матрицы расстояний между этими 9 фракталами, вычисленные как мера Фишера. В качестве примера в таблице 9.2 приведены значения межфрактальных расстояний для окна

16x16.

Таблица 9.2 Матрица межфрактальных расстояний, определенных как мера Фишера при оценке размера фрактала по длине контура (по строкам и столбцам, окно16x16)

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

−Метод оценки размера фрактала по длине контура можно использовать при условии низкочастотной фильтрации оценки размера фрактала.

167

−Исключение некоторых изаритмов из рассмотрения при оценке размера фрактала может приводить к неразличимости фракталов, имеющих разный размер.

−Для изотропных текстур большей эффективностью обладает алгоритм оценки размера фрактала по строкам и по столбцам.

−В задачах сегментации, когда необходимо различить объекты, а не собственно оценить размер фрактала, представляется целесообразным не вычислять размер фрактала, поскольку это лишь приводит к дополнительным ошибкам, связанным с оценкой тангенса угла наклона линейной выборочной регрессии, а использовать изменение характера зависимостей, по которым фрактал оценивается.

9.6.3Сегментация текстурных изображений по методу треугольной пирамиды

Метод треугольной пирамиды [104] устанавливает соотношение между площадью поверхности, создаваемой яркостью изображения, и пространственным разрешением двумерных единиц, используемых для измерения этой площади. Изображение рассматривается на квадратной сетке и измерения производятся для серии размеров этой сетки. Треугольная пирамида строится как показано на рисунке 9.10.

y

Рисунок 9.10 Построение пирамиды при оценке размера фрактала по методу пирамиды.

На плоскости растра на расстоянии заданного шага S (FG = EH = FE = GH) по строке и столбцу восстанавливаются перпендикулярно к растру 4 ребра, длины которых равны яркости соответствующих отсчетов изображения. Соединение вершин 4 ребер задает основание треугольной пирамиды ABCD. Вершина пирамиды O строится как вершина перпендикуляра к плоскости растра, восстановленного из центра квадратной площадки размером S×S, и равного среднему значению четырех опорных отсчетов яркостей:

168

AO = S 2 / 2 + (OP − AE) 2 , AD = S 2 + (AE − DH ) 2 ,

OD = S 2 / 2 + (OP − DH ) 2 , AE и DH - яркости в соответствующих

отсчетах.

Для каждого шага Si на растре формируются пирамиды и

вычисляется суммарная площадь боковых поверхностей этих пирамид. Так, при S i =1 в вычислениях используются все отсчеты яркостного

сигнала, при S i = 2 - в четыре раза меньше, при шаге S i = 4 - в 16 раз

меньше отсчетов участвует в вычислениях и так далее. Сканирование осуществляется сверху вниз, слева направо. Затем строится выборочная регрессия логарифма суммарной площади боковых поверхностей пирамид

на логарифм площади элемента растра S i 2 в соответствии с уравнением

(9.57).

Размер фрактала вычисляется по формуле (9.58), а качество оценки производится по коэффициенту корреляции в соответствии с (9.59).

Выполнены исследования оценки размера фрактала по алгоритму пирамиды после низкочастотной фильтрации для 9 различных фракталов и 3 размеров фрагментов, по которым производилась оценка. В таблице 9.3 приведена матрица межфрактальных расстояний для 9 различных фракталов и окна17x17.

На основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

−Метод пирамиды можно использовать для оценки размера фрактала при условии низкочастотной фильтрации оценки размера фрактала.

−Метод пирамиды имеет большую эффективность, чем алгоритм оценки размера фрактала по длине контура.

−В задачах сегментации, когда необходимо различить объекты, а не собственно оценить размер фрактала, представляется целесообразным не вычислять размер фрактала, поскольку это лишь приводит к

169

дополнительным ошибкам, связанным с оценкой тангенса угла наклона линейной выборочной регрессии, а использовать изменение характера зависимостей, по которым фрактал оценивается, если это возможно.

Таблица 9.3. Матрица межфрактальных расстояний при оценке размера фрактала по площади пирамиды (окно17x17)

9.6.4 Оценка размера фрактала по модулю разности яркостей отсчетов

В основе этого метода лежит концепция статистического самоподобия цветных текстур природного происхождения, основывающаяся на том факте, что фракталы природного происхождения статистически инвариантны в широком диапазоне масштабов и каждый из компонентов статистически подобен другим компонентам. Математической моделью таких фракталов является фрактальная (обобщенная) броуновская функция

[105].

Фрактальная броуновская функция f(x) является вещественной

где x представляет точку в n-мерном евклидовом пространстве R E и P(t) является функцией распределения случайной величины t.

Обобщение броуновской функции состоит в том, что вместо 1/2 вводится действительный параметр H, некоторая постоянная, диапазон изменения которой [0,1]. Размер фрактала задается соотношением D=n+1- H. Для 3D поверхностей (n=2), размер фрактала определяется выражением

170