3.4. Структурные методы

ОПИСАНИЯ ОБЪЕКТОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Идея структурного подхода к описанию объектов (в том числе необязательно визуальных), как известно, связана с концепцией декомпозиции объекта на составляющие и с даль­нейшим установлением взаимоотношений между ними. Эта идея, таким образом, согласуется с методологией «анализ че­рез синтез» и представляет собой одно из ярких ее проявле­ний.

Области-объекты плоских изображений однозначно харак­теризуются своей границей, с одной стороны, и множеством внутренних точек — с другой. Этот «дуализм» в представлении проявляется и при решении задачи сегментации изображений [5, б, 10], и на последующих стадиях анализа. Вот почему данный раздел содержит два подраздела, посвященных струк­турным методам описания дискретных кривых (границ областей) и структурным методам описания «наполнения» обла­стей. Показывается, что эти методы не являются взаимоисключающими, но дополняют друг друга.

3. 4. 1. Структурные методы

описания кривых

Структурный подход к описанию формы объектов изображения, как отмечалось в 3.1, заключается в описании объек­тов через составляющие их части и отношения между этими частями.

Рассмотрим случай, когда объектами изображения являются контуры (границы областей). Такого рода видеоинформация может стать результатом выделении границ [14, 32, 47, 55] или описания изображения с помощью осевого преобразо­вания [15, 32, 47. 55].

В отличие от параметрических описаний границ объектов, когда форма границы описывается некоторыми функциональными зависимостями (контуры Фримэна,  — s кривая, цепной код), методы, анализируемые в данном пункте, основаны на выделении простейших примитивов-частей кривых и последую­щем поиске отношений между ними. Таким образом, при по­строении структурных описаний кривых необходимо решить две задачи: произвести сегментацию кривых на составляющие; осуществить синтез структурных описаний кривых.

Методы сегментации кривых

В качестве примитивных элементов границ чаще всего выби­рают прямолинейные участки и углы [37, 45, 55]. Методы сег­ментации кривых на простейшие составляющие основаны на двух группах алгоритмов: на алгоритмах выделения углов и на алгоритмах кусочно-линейной аппроксимации.

Выделение углов. Поскольку углам на кривой со­ответствуют участки наибольшей кривизны, один из наиболее распространенных способов выделения углов заключается в оценивании значений кривизны вдоль всего контура и выборе точек локального максимума кривизны. Можно выделить два подхода к вычислению кривизны дискретной кривой [15]. Первый сводится к аппроксимации исходного контура некоторой аналитически заданной кривой и оцениванию кривизны кон­тура через кривизну аппроксимирующей кривой. Другой, бо­лее распространенный подход, состоит в вычислении кривизны через разницу в наклонах прямых, аппроксимирующих два множества соседних точек контура, пересекающихся в точке оценивания кривизны. В [15] приведен типичный алгоритм оценивания кривизны порядка т в точках замкнутой дискретной кривой, заданной упорядоченным набором точек с декартовыми координатами {(x_i, y_i), i = 1, ..., N} (рис. 3.10,а). Дадим описание этого алгоритма.