Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
dsp18-Распознавание объектов изображений.doc
Скачиваний:
10
Добавлен:
16.12.2018
Размер:
388.61 Кб
Скачать

10

Тема 18. Распознавание объектов изображений введение

Подробное рассмотрение теоретических аспектов данной темы не является задачей настоящего раздела. Более полную информацию по этим вопросам желающие могут получить в других источниках. Ниже даются практические рекомендации по реализации отдельных методов, непосредственно связанных с наиболее типичными задачами, которые решаются на основе использования алгоритмов, рассмотренных в предыдущей теме.

Распознавание объектов на изображениях оптических датчиков (фото-, аэро-, спутниковых и прочих снимках) – традиционная область обработки изображений. Вместе с тем методы распознавания объектов начали широко применяться в автоматических системах теленаблюдений, в рентгеновской и магнито-резонансной томографии, и прочих видах изначально цифровых изображений как для постобработки, так и для обработки в реальном времени.

18.1. Предварительная обработка изображенИй [47, 50, 51]

Операции распознавания на изображениях определенных объектов, как правило, предваряются обработкой изображений для создания условий, повышающих эффективность и качество выделения и распознавания искомых или изучаемых объектов. Методы предварительной обработки зависят от задач исследований, довольно разнообразны и могут включать, например, выделение наиболее информативных фрагментов, их увеличение, получение 3-мерных изображений, цветокартирование, реализация высокого пространственного разрешения, повышение контрастного разрешения, улучшение качества изображений и т.п. Рассмотрим среди них те, без которых, обычно, не обходится ни одна типовая задача.

Коррекция яркости и контрастности изображений.

Изображения, вводимые в компьютер, часто являются малоконтрастными. Слабый контраст, как правило, обусловлен широким диапазоном воспроизводимых яркостей, нередко сочетающийся с нелинейностью характеристики передачи уровней. Характер зависимости изменения яркости палитры пикселей от минимального значения до максимального также влияет на качество изображения. Оптимальной является линейная функция изменения интенсивности пикселей. При вогнутой характеристике изображение будет более темным, при выпуклой — более светлым. И в том, и в другом случае признаки объектов могут быть искажены и недостаточно хорошо идентифицируемы. Коррекция (линеаризация) яркости палитры существенно улучшает качество изображения.

Малая контрастность может быть обусловлена и тем, что вариации функции яркости пикселей на изображении намного меньше допустимого диапазона шкалы яркостей. В этом случае контрастность изображения повышается путем "растягивания" реального динамического диапазона яркостей на всю шкалу при помощи линейного поэлементного преобразования.

Другой способ коррекции яркости палитры связан с инверсией входного изображения. Поскольку различать слабые сигналы на темном фоне достаточно сложно, то инверсная форма представления таких изображений имеет другую гистограмму яркостей, более приемлемую для наблюдения и визуальной идентификации.

Некоторые задачи обработки изображения связаны с преобразованием полутонового изображения (много градаций яркости) в бинарное (две градации). Преобразование осуществляется для того, чтобы сократить информационную избыточность изображения, оставить в нем только информацию, которая нужна для решения конкретной задачи. В бинарном изображении должны быть сохранены определенные детали (например, очертания изображенных объектов) и исключены несущественные особенности (фон).

Пороговая обработка полутонового изображения заключается в разделении всех элементов изображения на два класса А1 и А2 по признаку яркости с границей Агр, и в выполнении соответствующей пороговой фильтрации с заменой пикселей изображения на установленную яркость классов. Выбор границы определяется видом гистограммы яркости исходного изображения. Для простейших изображений типа чертежей, машинописного текста и т.п., имеющих бимодальное распределение, граница устанавливается по минимуму между модами распределения. В общем случае изображение может быть многомодальным, и если устанавливается достаточно надежное соответствие между объектами и соответствующими модами их яркости, то пороговая фильтрация также может предусматривать несколько классов яркости пикселей.

Диапазон яркости изображения в компьютере может иметь отличия от диапазона яркостей исходного, например, в силу недостаточной экспозиции. Существует два возможных способа коррекции яркости. Согласно первому способу изображение линейно отображается в диапазоне яркостей исходного. Второй способ предусматривает ограничение яркости пикселей в обработанном изображении максимальным и минимальным пороговыми уровнями, и имеет более широкое применение. Присутствие в изображении самых светлых и самых темных тонов создает впечатление хорошей контрастности, однако излишняя контрастность приводит к тому, что максимальные градации влияют на средние тона, а большинство деталей изображения окрашены именно в средних тонах и излишняя контрастность может приводит к потере этих деталей или затруднить их выделение.

Гистограммы яркости. Инструментом для оценки уровней интенсивности пикселей является гистограмма - графическое отображение количественной характеристики вероятностного распределения интенсивности (яркости) пикселей в выделенном участке изображения. Максимальному значению интенсивности пикселей присваивается уровень градации интенсивности 255 (белый цвет), самому темному - значение 0 (черный цвет). Интенсивности в диапазоне от 0 до 255 имеют линейную шкалу изменения, либо устанавливаемую в соответствии с принятой функцией изменения, например, усиливающей слабые сигналы (градации серого) и ослабляющей сильные сигналы (в области белого цвета), чем повышается пространственное и контрастное разрешение изображения или определенной зоны интереса.

Известен метод улучшения изображений, основанный на вычислении логарифма спектральных коэффициентов преобразования Фурье исходного изображения (вычисление кепстра). При обратном преобразовании кепстра в изображение происходит выравнивание гистограммы изображения за счет логарифмического преобразования спектра изображения.

Многие изображения характеризуются гистограммами с высокой концентрацией линий в определенных зонах распределения интенсивности. Часто гистограмма распределения яркостей изображения имеет перекос в сторону малых уровней (яркость большинства элементов ниже средней). Одним из методов улучшения качества таких изображений является видоизменение их гистограммы. Выравнивание гистограммы может быть осуществлено на основе возведения в степень модуля спектральных коэффициентов Фурье-преобразования изображения, при этом знак и фаза коэффициентов сохраняется. Если обозначить показатель степени α, то при α<1 операция извлечения корня степени α уменьшает большие спектральные коэффициенты и увеличивает малые. Такое перераспределение энергии в частотной плоскости изображения приводит к более эффективному использованию динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения в пространственной области.

Выбор хорошей маски регулирования гистограммы интенсивности пикселей повышает контраст, тем самым улучшая контрастную разрешающую способность деталей. В программах обработки есть команды, позволяющие устанавливать цвета при цветном картировании изображений, имеющие плавные или, наоборот, резкие переходы отображаемых деталей в зоне интереса. В сочетании с обращением контраста, преобразующем негативное изображение в позитивное, данный способ позволяет также повысить контраст мелких и средних деталей изображения.

Существует достаточно большой арсенал математических моделей и алгоритмов, программная реализация которых позволяет значительно повысить контрастное разрешение изображений. Эти алгоритмы основаны на процессах линейной и нелинейной фильтрации изображений, преобразующей гистограмму интенсивности.

Выравнивание освещенности изображений. Часто некоторые участки на изображении бывают слишком темными, чтобы на них можно было что-то разглядеть. Если прибавить яркости ко всему изображению, то изначально светлые участки могут оказаться засвеченными. Чтобы улучшить вид изображения в таких случаях, применяется метод выравнивания освещенности.

Освещенность меняется в пространстве достаточно медленно и ее можно считать низкочастотным сигналом. Само же изображение можно считать в среднем более высокочастотным сигналом. Если бы в процессе фотографии эти сигналы складывались, то их можно было бы разделять с помощью обычных фильтров. Однако на реальной фотографии получается произведение той картины, которую мы хотим видеть, и карты освещенности. И поскольку эти сигналы не складываются, а перемножаются, то избавиться от неравномерностей освещенности простой фильтрацией не удастся.

Для решения таких задач применяется гомоморфная обработка. Идея обработки заключается в сведении нелинейной задачи к линейной. Например, можно свести задачу разделения перемноженных сигналов к задаче разделения сложенных сигналов. Для этого нужно взять логарифм от произведения изображений, который будет равен сумме логарифмов сомножителей. При этом задача разделения произведения сигналов сводится к задаче разделения суммы НЧ- и ВЧ- сигналов и решается с помощью ВЧ-фильтра, который удалит из суммы сигналов низкие частоты. Останется взять от полученного сигнала экспоненту, чтобы вернуться к исходному масштабу амплитуд.

ВЧ-фильтр можно реализовать следующим образом. Сначала к изображению применяется операция размытия (НЧ-фильтр), а потом из исходного изображения вычитается размытое. Наилучший радиус размытия зависит от конкретного изображения. Можно начать эксперименты с радиуса порядка десяти пикселей.

Обычно для размытия изображения применяется двумерный гауссовский фильтр, имеющий вид h(x, y) = A exp(-(x2+y2) /22). Здесь A – нормирующая константа (сумма всех коэффициентов фильтра должна быть равна 1), σ – «ширина» фильтра, регулирующая степень размытия.

Непосредственное вычисление двумерной свертки с таким ядром требует больших вычислений даже при сравнительно небольшом размере ядра. Однако эквивалентного эффекта можно достичь, отфильтровав одномерным гауссианом сначала строки изображения, а затем столбцы полученного изображения. Полученный от выравнивания освещенности эффект может оказаться слишком сильным (темные области станут по яркости такими же, как и светлые). Чтобы уменьшить эффект, можно просто смешать обработанное изображение с исходным в определенной пропорции.

Улучшение пространственного разрешения. Интерпретация изображений тесно связана с качеством представления мелких неискаженных деталей. При этом необходимо, чтобы с увеличением фрагментов не происходило ухудшения разрешающей способности изображения при выполнении математических операций 2D-интерполяции функции пространственного распределения интенсивности пикселей в строках и столбцах матрицы изображения. Важным фактором при идентификации объектов является также локализация и отображение зон одной и той же яркости или цветности, даже если эти области имеют размеры нескольких пикселей.

Четкость изображений в профессиональных программах корректируется, как правило, определением оптимальных значений яркости и контрастности путем выбора соответствующих опций:

а) «величины» — степени влияния воздействия на резкость изображения;

б) «радиуса» — толщины контура резкости;

в) «порога дискриминации» — определения контуров объектов путем задания разности значений интенсивности соседних пикселей, достаточной для того, чтобы программа повысила контрастность между ними.

Некоторые программы содержат автоматическую установку оптимального соотношения контрастности и яркости, поддерживающих необходимую четкость изображения.

При обработке изображений важную роль играют алгоритмы ранговой фильтрации, позволяющие устранять «размытость» деталей (улучшить их фокусировку) за счет выбора двумерной n×n маски пикселей, выполнения операции ранжирования значений интенсивности пикселей в пределах задаваемой маски и присвоения центральному пикселю значения, равного максимальному значению по ранжиру. К виду ранговой относится также процедура медианной фильтрации, устраняющая в изображении некоррелированные случайные сигналы и импульсные помехи без "размытия" резких перепадов яркости на границах объектов.

Информативное применение линейной фильтрации обусловлено ее возможностями коррекции искажений различного типа, возникающих вследствие несовершенства устройств, формирующих изображение. Посредством линейной фильтрации удается уменьшить влияние флуктуационных шумов и других дефектов на воспроизводимых изображениях в режиме повышения контраста малоконтрастных деталей при увеличении масштаба зон интереса.

Коррекция аппертурных искажений изображений в случае отсутствия шумовой составляющей сигнала осуществляется путем инверсной фильтрации (деконволюции). Однако следует учитывать, фильтры деконволюции имеют коэффициент усиления дисперсии шумов, больший 1, и вместо улучшения изображения может увеличиться зашумленность.

Перспективными считаются нелинейные методы фильтрации на основе частотных масок, позволяющих уменьшить влияние низкочастотных компонент сигнала изображения и усилить влияние высокочастотных компонент, что повышает пространственное разрешение деталей, описываемых в спектре изображения более высокими пространственными частотами.