Основные подходы к практической реализации методов обработки информации

Рассмотрим два основных подхода к предварительной обработке информации. Первый подход основан на методах пространственной области, а второй - на методах частотной области с использованием преобразования Фурье. Вместе эти подходы охватывают большинство из существующих алгоритмов предварительной обработки информации, применяемых в системах технического зрения роботов [24].

К пространственной области относится совокупность пикселов, составляющих изображение. Методы пространственной области являются процедурами, оперирующими непосредственно с этими пикселями. Функции предварительной обработки в пространственной области записываются в виде

(x, y) = h[f(x, у)], (3.1)

где f{x, у)-входное изображение, g(xy у)-выходное (обработанное) изображение, a h - оператор функции /, определенный в некоторой области (х, у). Оператор h можно применять также к ряду входных изображений для формирования, например, суммы пикселов К изображений при уменьшении шума

Основным подходом при определении окрестности точки (х, у) является использование квадратной или прямоугольной области части изображения с центром в точке (х, у). Центр этой части изображения перемещается от пикселя к пикселю, начиная, например, от левого верхнего угла; при этом для получения g(xy у) оператор применяется для каждого положения (х, у). Хотя иногда используются и другие формы окрестности (например, круг), квадратные формы более предпочтительны из-за простоты их реализации.

Один из наиболее часто встречающихся методов пространственной области основан на использовании так называемых масок свертки (или шаблонов, окон или фильтров). Обычно маска представляет собой небольшую (например, размерность 3X3) двумерную систему, коэффициенты которой выбираются таким образом, чтобы обнаружить заданное свойство изображения.

Предположим для начала, что дано изображение с постоянной интенсивностью, которое содержит отдельные удаленные друг от друга пиксели с отличной от фона интенсивностью. Процесс заключается в следующем. Центр маски перемещается по изображению определенным образом. При совпадении центра маски с положением каждого пикселя производится умножение значений всех пикселов, находящихся под маской, на соответствующий коэффициент на маске. Затем результаты этих девяти умножений суммируются. Если все пиксели под маской имеют одинаковые значения (постоянный фон), то сумма будет равна нулю. Если же центр маски разместится над точкой с другой интенсивностью, сумма будет отлична от нуля. В случае размещения указанной точки вне центра сумма также будет отлична от нуля, но на меньшую величину. Это различие может быть устранено путем сравнения значения суммы с пороговым значением.

Отметим, что использование окрестности не ограничивается областями размерностью 3X3 и случаями, которые будут приведены в дальнейшем, например снижение шума, получение переменных порогов изображения, подсчет измерений параметров изображения и формирование структуры объекта.

3.1.2 Методы частотной области

К частотной области относится совокупность комплексных пикселов в виде преобразования Фурье от изображения. Понятие «частота» используется при интерпретации преобразования Фурье и вытекает из того факта, что результат этого преобразования представляет собой сумму синусоид. Из-за повышения требований к обработке результатов методы частотной области не так широко используются в техническом зрении роботов, как методы пространственной области [25].

Перейти на страницу: 1 2

Другое по теме:

Разработка и изготовление автомата подачи звонков
То, что время - одна из двух основных форм существования материи, известно еще со школы. Однако нас интересует сейчас не философское понятие, а проблема измерения времени. Существует множество средств измерения времени, н ...

Контроль качества конденсаторов переменной ёмкости
Функциональная электроника - это новое перспективное направление в современной электронной базе РЭС. Устройства функциональной электроники основаны на использовании динамических неоднородностей и физических принципов интеграци ...

©  www.techvarious.ru - 2019