Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Центральные и переферийные устройства электронно вычислительных средств.pdf
Скачиваний:
284
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
6.14 Mб
Скачать

Глава 13. Устройства автоматического ввода изображений

200

При применении стилизации (возведении в степень) расстояние между классами изоб-

ражений возрастает:

 

ρ = n

(aβ vβ ) .

i= 1

 

Это облегчает распознавание и уменьшает вероятность ложных идентификаций. Недостатком анализатора на основе ЭЛТ является наличие системы развертки и са-

мой ЭЛТ, потребляющей энергию. От этих недостатков свободен анализатор на основе сетчатки из фотоэлементов. В некоторых специализированных устройствах, где предъявляются повышенные требования к весам, габаритам а также к величине токопотребления, например, в системах технического зрения в робототехнике, поэлементное разложение изображения может осуществляться с помощью сетчатки, напоминающей глаз насекомого. Она представляет собой круг, разбитый на секторы и круговые кольца (рис.13.5). В центре сетчатки располагается зона нечувствительности, определяемая минимальными допустимыми размерами контура. На каждой площадке расположены рецепторы, нагруженные на весовые сопротивления, веса которых пропорциональны расстоянию от центра. Выходы рецепторов в одном секторе объединяются на схеме ИЛИ. На сетчатку проецируется распознаваемый контур, выходы схем ИЛИ опрашиваются и выдается упорядоченный набор модулированных по амплитуде сигналов, который и является характеристическим вектором изображения, с некоторой точностью описывающий контурное изображение.

γ

Рис. 13.5. Сетчатка рецепторов

13.2. Устройства автоматического ввода многоконтурных и полутоновых изображений

Задача ввода многоконтурных и полутоновых изображений возникает при расшифровке аэрофотоснимков и распознавании на них требуемого объекта, при анализе диаграмм навигационной обстановки, при создании контурных и кадастровых карт местности, в дактилоскопии, в медицинской диагностике для автоматического анализа рентгенограмм, при вводе чертежей и в других областях, когда необходимо работать с многоконтурными изображениями и с черно-белыми изображениями типа фотографий. Для автоматического считывания многоконтурное изображение, подобно одноконтурному, проецируется на экран передающей ЭЛТ с растровой разверткой, либо также построчно сканируется световым (лазерным) лучом. В случае применения сетчатки анализ изображения будет выполняться на матрице рецепторов.

Глава 13. Устройства автоматического ввода изображений

201

На рис. 13.6 изображены временные диаграммы считанных при растровом сканировании последовательностей импульсов, представляющих собой кодовую комбинацию, описывающую однозначно вводимое изображение. Этот упорядоченный двоичный код накапливается в буферном ЗУ а затем передается в ВЗУ на хранение либо, в случае необходимости распознавания, сравнивается с кодами эталонов и идентифицируется. В устройствах ввода применяются подобные ранее рассмотренным методы сжатия информации.

шаг квантования по времени

t

1

2

3

n

Uсчит

1

t

2

t

3

t

t

n

t

Рис. 13.6. Анализ многоконтурного изображения при растровой развертке

При вводе полутоновых изображений прежде всего проводится предварительная обработка - сокращают объем исходной информации путем бинаризации, приводящей к уменьшению числа градаций яркости или контрастности до двух. Это равносильно вырождению полутонового изображения в многоконтурное, то есть стилизации. (Подобный прием используется в художественной фотографии и называется изогелией; фотоотпечатки похожи на гравюры). Для этого используются два метода. Первый - метод градиента (лапласиана) яркости. Точка на изображении является значащей, если градиент яркости по абсолютному значению равен или превышает некоторый порог, и считается незначащей, если этот порог не превзойден. Недостатком метода градиента яркости является нарушение целостности формы изображения из-за выделения контуров с разрывами. Кроме того, требуется проведение большого объема вычислений; так, например, при размерности участка рецепторного поля 64х64 производится более 2000 итераций, из них 500 - типа умножение или деление.

Второй метод - нелинейное усиление изображения по яркости с последующим детектированием его порогом, пропорциональным среднему уровню яркости контрастированного изображения. Считываемое изображение первоначально представляется в виде упорядоченного набора {Bij } (i = 1, 2, ..., n), где {Bij} - значение яркости в точке (ij). Средний

Глава 13. Устройства автоматического ввода изображений

202

уровень яркости Вср определяется как среднее арифметическое значение яркости всех точек изображения:

m

n

Вср = 1 / mn ( Σ

Σ Вij ).

i = 1

i = 1

Контрастность изображения γ

равна:

γ = 1 − min Вij

/ maxij Вij .

i,j

i,j

Порог детектирования θ должен быть пропорционален Вср, чтобы можно было работать с изображениями разных яркостей:

θ = Kbср,

где K - коэффициент пропорциональности, определяемый как

 

m

 

n

 

 

K =( 0,2...1,0 / mn )

Σ

Σ

Bij β ,

где β −

i=1

 

j=1

равносильного нелинейному усилению по

степень для степенного преобразования,

яркости, то есть повышению контрастности изображения, его стилизации. Значения K выбираются экспериментально; найденное экспериментально оптимальное значение β равно 3 − 5.

13.3. Считывание цветных изображений

Необходимость ввода таких изображений возникает при вводе больших объемов информации с цветных космических и аэрофотоснимков, при наблюдении за сложными технологическими объектами, при вводе объектов на картографических документах, цветных рентгеновских снимков, при вводе с электронных микроскопов для биологических и медицинских наблюдений, при проведении спектрографического анализа в красильном и парфюмерном производстве и тому подобных случаях.

Ультра-

Ф

 

С

С - З

 

З

Ж - З

Ж

О

К

 

Инфра-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

фиолет.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

красн.

 

 

380

435

480

490

500

560

580

 

595

605

750

λ

, нм

 

 

 

 

Видимый спектр

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 13.7. Шкала электромагнитных волн оптического диапазона

 

 

 

Человеком распознаются цвета в диапазоне волн

λ

примерно от

380

до

780 нм

(рис.13.7). Признаками распознавания приняты коэффициент спектрального отражения ρ(λ) и три спектральные компоненты x, y, z, соответствующие зрительному представлению изображения при разных длинах волн (по красному, зеленому и синему цвету). Стандартный свет, за который принят дневной свет под голубым небом, обладает распределенной по спектру удельной энергией P(λ). Эта энергия, отраженная от изображения и поступающая в глаз наблюдателя или на вход оптического узла при облучении изображения стандартным

светом, равна P(λ) ρ(λ). Оптический узел при этом воспринимает изображение в виде совокупности распределений P(λ) ρ(λ) x, P(λ) ρ(λ) и P(λ) ρ(λ) по красному, зеленому и

синему цветам соответственно. Разбиение диапазона волн видимого света на три поддиапазона - по красному, зеленому и синему цветам взято из техники цветной печати и из телевизионной техники. Этот прием также можно назвать стилизацией, так как оттенки цвета упрощаются, получаются комбинированием всего трех цветов, “вырезанных” из всего спектра с помощью, например, цветных оптических фильтров.

Глава 13. Устройства автоматического ввода изображений

203

Константы цвета X, Y, Z

и S описываются системой уравнений:

X=K 780

P(λ)

x(λ) ρ(λ)

dλ,

380

 

 

 

X=K 780

P(λ)

y(λ) ρ(λ)

dλ,

380

 

 

 

780

 

 

 

X=K

P(λ)

z(λ) ρ(λ)

dλ,

380

 

 

 

S= x+y+z,

где K - коэффициент, подбираемый экспериментально из условия обеспечения равенства Y=1 при полностью белой плоскости со 100% коэффициентом спектрального отражения в полном диапазоне волн (от 380 до 780 нм). Такими свойствами обладает плоскость, покрытая окисью магния.

780

K=1 / P(λ) y(λ) dλ.

380

Из системы уравнений видно, что предметы с одинаковым значением коэффициента спектрального отражения ρ(λ) должны иметь одинаковый цвет (но не яркость). Значения величин констант цвета X, Y, Z могут быть определены по уравнениям системы, для чего дискретно, через интервалы длин волн, равные, например, 5нм, измеряют значения ρ(λ), умножают их на функции длин волн P(λ) x(λ) и производят сложение.

Измерение значений коэффициента спектрального отражения может производиться спектрофотометром - прибором, осуществляющим с помощью кварцевой призмы разложение на спектральные составляющие (по синему, красному и зеленому) отраженный от изображения свет и измерение значений коэффициента отражения на каждом интервале. На рис. 13.8 показано строение ячейки полупроводниковой фотодиодной матрицы, применяемой в сканере одной из японских фирм. Фотодиоды 1, 2, 3 реагируют на красный, зеленый

исиний цвета соответственно.

Внекоторых конструкциях спектрофотометров значения X, Y, Z измеряют с помощью черно - белых фотодиодных матриц и оптических цветных фильтров (рис. 13.9). Любой оттенок цвета будет описан упорядоченным набором сигналов на выходе оптического узла.

Возможно применение в устройствах ввода цветных изображений цветных передающих ЭЛТ.

Процесс идентификации цвета сводится, как и в любом типе устройств ввода с распознаванием, к сравнению полученного на этапе анализа кода значений констант с перебираемыми кодами эталонов цветов, определенными заранее и хранящимися в ПЗУ. С целью ускорения распознавания и благодаря успехам микроминиатюризаций возможна реализация идентификации на ассоциативном ЗУ и не методом перебора за довольно длительное время, а за один такт. В таком случае код маски ассоциативного поиска должен быть записан не в один регистр маски, а в такое количество регистров, сколько кодов эталонов содержится в ЗУ. Причем рационально применение префиксного кодирования.

При вводе цветных изображений применяются элементы искусственного интеллекта:

устройства предварительно обрабатывают и сжимают информацию, удаляя из массива данных избыточную и повторяющуюся.

Глава 13. Устройства автоматического ввода изображений

204

Полупроводниковая

Световой

матрица

поток

Призма

1 2

Фотодиоды

3

К З

С

Рис. 13.8. Строение полупроводниковой матрицы рецепторов, считывающей цветные изображения

Световой

поток

 

 

 

 

 

Объектив

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Черно-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Фильтры

белые

Полупроз-

 

 

 

 

 

 

 

К

матрицы ФД

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

рачное

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

зеркало

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

АЦП К

 

Цифровой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

З

 

 

 

 

 

 

поток

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

АЦП З

С

АЦП С

Рис. 13.9. Оптический узел считывания цветных изображений

Серийно выпускаемые сканеры, (характеристики некоторых из них приведены в Приложении), вместе с прилагаемыми к ним программами являются универсальными по отношению к вводимой визуальной информации устройствами. Однако продолжают разрабатываться и новые специализированные устройства ввода, так, фирма Canon Style Video производит оперативное устройство типа 10 - РС с вмонтированным фотообъективом, выполняющее функции высококачественного оперативного сканера и предназначенное для выполнения ввода фотографий, их ретуширования, документирования, архивирования и других высокоточных работ с цветными изображениями а также в системах обработки графики и распознавания образов. Устройство размером чуть больше мыши кодирует изображение объемом 470000 точек (пикселей); цветной образ кодируется 24-мя битами, монохромный - 8-ю. Устройство имеет программируемую автоматику для обработки фотографий; для работы в диалоговом режиме прилагается дискета.

Для быстрого и высококачественного ввода больших объемов информации с цветных космических и аэрофотоснимков в настоящее время применяются высокопроизводитель-