Глобальный анализ с помощью преобразования Хоуга

Рассмотрим метод соединения граничных точек путем определения их расположения на кривой специального вида. Первоначально предполагая, что на плоскости ху образа дано п точек, требуется найти подпоследовательности точек, лежащих на прямых линиях. Одно из возможных решений состоит в построении всех линий, проходящих через каждую пару точек, а затем в нахождении всех подпоследовательностей точек, близких к определенным линиям. Задача, связанная с этой процедурой, заключается в нахождении п(п- 1)/2 ~ п2 линий и затем в осуществлении п[п(п-1)]/2 ~ п3 сравнений каждой точки со всеми линиями. Этот процесс трудоемок с вычислительной точки зрения за исключением самых простых приложений [4].

Данную задачу можно решить по-другому, применяя подход, предложенный Хоугом и называемый преобразованием Хоуга. Вычислительная привлекательность преобразования Хоуга заключается в разделении пространства параметров на так называемые собирающие элементы , где (aмакс, амин) и (bмакс, bмин)-допустимые величины параметров линий. Собирающий элемент A (i, j) соответствует площади, связанной с координатами пространства параметров (аi, bj). Вначале эти элементы считаются равными нулю. Тогда для каждой точки (xk, уk) в плоскости образа мы полагаем параметр а равным каждому из допустимых значений на оси а и вычисляем соответствующее b, используя уравнение b = -хk + yk Полученное значение b затем округляется до ближайшего допустимого значения на оси b. Если выбор aр приводит к вычислению bq, мы полагаем А(р, q) ==А(р, q) + 1. После завершения этой процедуры значение М в элементе A (i, j) соответствует М точкам в плоскости xy, лежащим на линии y=aix+b. Точность расположения этих точек на одной прямой зависит от числа разбиений плоскости аb. Если мы разбиваем ось а на К частей, тогда для каждой точки (xk, уk) мы получаем К значений b, соответствующих К возможным значениям а. Поскольку имеется п точек образа, процесс состоит из пК вычислительных операций.

робот технический нейронный изображение

1.4 Определение порогового уровня изображений

Понятие порогового уровня (порога) тест вида

Т = Т [х, у, р (х, у), f (х, у)], (1.7)

где f(x, у) -интенсивность в точке (х, у), р(х, у)-некоторое локальное свойство, определяемое в окрестности этой точки. Пороговое изображение дается следующим выражением:

, (1.8)

так что пиксели в g(x, у), имеющие значение 1, соответствуют объектам, а пиксели, имеющие значение 0, соответствуют фону. В уравнении предполагается, что интенсивность объектов больше интенсивности фона. Противоположное условие получается путем изменения знаков в неравенствах.

Другое по теме:

Гастроэнтеростимулятор ГЭС-35-01 Эндотон-01Б
Механизм нервной регуляции функции желудочно-кишечного тракта сложен и в настоящее время недостаточно изучен. В регуляции принимают участие кора головного мозга, спинальные центры и нервные сплетения вегетативной нервной сис ...

Проектирование транкинговой сети связи
Задан тип застройки района обслуживания. Определить рабочий диапазон частот исходя из типа застройки. . Определить среднее значение размеров зон обслуживания исходя из типа застройки района, мощности радиопередатчика, выс ...

©  www.techvarious.ru - 2019