Федеральное агентство по образованию

Российской Федерации

Воронежский государственный университет

Факультет компьютерных наук

НОЦ «Волновые процессы в неоднородных и нелинейных средах»

Программа девятой международной научно-методической конференции «информатика: проблемы, методология, технологии»

12 Февраля 2011 года воронеж

ББК Ч 481 (2) 22

УДК 004.65 + 004.438.5

Информатика: проблемы, методология, технологии. Материалы девятой международной научно-методической конференции (12-13 февраля 2009 г.). – Воронеж: Воронежский государственный университет, 2011.- 35 с.

ISBN 5-9273-0681-0

Рекомендовано к печати Оргкомитетом конференции 1.02.2009 г.

Тезисы публикуются без редактирования с файлов-оригиналов, представленных авторами в оргкомитет конференции

ББК Ч 481 (2) 22

УДК 004.65 + 004.438.5

ISBN 5-9273-0681-0

© Воронежский государственный университет, 2009

Программа обнаружения кривых на монохромном изображении

А.И.Жуков e-mail: zhukov@narod.ru

Воронежский Государственный университет

Важной проблемой при решении задач распознавания образов является выделение простейших элементов изображения, таких как прямые, окружности и эллипсы. Обнаруженные примитивы могут быть использованы в дальнейшем для получения информации о более сложных объектах, в состав которых они входят.

Преобразование Хафа [1] позволяет обнаружить параметрически заданные кривые на изображении. Основной идеей преобразования Хафа является построение соответствия между точками исходного отображения и пространством параметров кривой [1]. Данный метод является относительно устойчивым к зашумлениям на исходном изображении, что существенно расширяет область его применения, в частности, преобразование Хафа используется в медицине и промышленности для выделения на изображении объектов, границы которых могут быть описаны параметрическими кривыми [2].

Разработанная программная оболочка предназначена для обнаружения на монохромном изображении прямых, окружностей и эллипсов с помощью модификации алгоритма Хафа, предложенной в работе [3].

Описание алгоритма можно продемонстрировать на примере выделения прямых на изображении на основе преобразования Хафа, отображающего каждую точку исходного изображения в кривую плоскости параметров искомой кривой.

Рассмотрим прямые, заданные параметрически

Каждой фиксированной точке исходного изображения соответствует синусоиде пространства параметров (рис. 1):

1. Пример синусоиды для ,

Так как множество пар , удовлетворяющих (2) бесконечно, в пространстве параметров искомой кривой вводится регулярная сетка с заданным шагом дискретизации. Каждому элементу этой сетки ставится в соответствие счётчик, совокупность всех счётчиков называется аккумулятором. Для каждой точки исходного изображения выделяются элементы сетки разбиения, содержащие пары , удовлетворяющие (2), и увеличиваются соответствующие этим элементам счётчики. Пиковые значения счётчиков аккумулятора (т.е. превышающие некоторый заранее заданный порог) соответствуют прямым, обнаруженным на исходном изображении (рис. 3-5).

Данный алгоритм обобщается на случай аналитических кривых, зависящих от большего числа параметров.

Разработанная программная оболочка обладает следующими возможностями.

Нахождение следующих параметров примитивов, содержащихся на изображении.

Параметров   прямой

Параметров   окружности .

Параметров   эллипса .

Визуальное представление аккумулятора в виде полутонового изображения, с выделением пиковых значений счётчиков.

Восстановление кривых по полученным параметрам и их сравнение с распознаваемым изображением.

Исходное изображение	Пространство параметров
Результат выделения прямых

Литература

1. Nixon M., Aguado A. Feature Extraction and Image Processing // Newnes. – Oxford; N.Y. 2002. – P. 173-199.

2. Ballard D. Computer Vision // Prentice-Hall. – Englewood Cliffs; N.J., 1982. – P. 123-126.

3. Duda R., P. Hart Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures // Comm. ACM, 1972. Vol. 15. – P. 11–15