Око-процесорна обробка та розпізнавання образної інформації за геометричними ознаками - Автореферат

Сучасні прогресивні інформаційні технології наближаються за своїми можливостями до однієї з найважливіших науково-технічних проблем - створення на рівні людського сприйняття та мислення засобів обробки та розпізнавання зображень. Обробка та розпізнавання зображень широко використовуються в різних галузях науки і техніки, де застосовують різноманітні методи обробки, ідентифікації і розпізнавання двовимірних і тривимірних зображень. Оптикоелектронні методи розпізнавання дуже вигідно відрізняються від інших методів і систем обробки інформації тим, що вони мають можливість побудови систем з багатоканальною обробкою динамічних зображень в реальному часі. Тому, підвищення оперативності автоматизованої інформаційно-розпізнавальної системи око-процесорного типу для обробки і розпізнавання образної інформації, а також розроблення нових методів та алгоритмів аналізу зображень, які базуються на використанні геометричних ознак є актуальною задачею. Для досягнення мети вирішувались таки задачі: - аналіз підходів структурного опису форми зображення, класифікації геометричних ознак, задач і методів розпізнавання зображень;Геометричні ознаки визначаються за геометрією обєкта на зображенні, тобто за його розміром, звязністю, формою і т.д. Запропоновано методику визначення площі та кута орієнтації бінарного зображення, засновану на принципі дискретизації, де зображення розбивається на елементарні сектори. Визначається найвіддаленіша точка контуру фігури від точки О і проводиться коло радіусом Rmax, а також визначається найближча точка контуру до точки О і визначається коло з радіусом Rmin . В кожному секторі обмеженим кутом Dj визначається площа S1i, яка розташована між дугою меншого кола і контуром зображення та відповідними двома радіус-векторами ri та ri 1 . Визначається також площа S2і, яка обмежена контуром зображення і більшим колом. Через головні внутрішні точки зображення - центр ваги і центр звязності проводиться вісь орієнтації зображення, яка перетинає контур зображення і визначає початкову точку кодування контуру.Введено ознаку - центр звязності, яка формується шляхом урівноваження сум звязності елементів бінарного зображення і є інваріантною до зміни системи координат від ортогональної до полярної, що дозволяє зменшити на порядок розмірність простору інформаційних ознак при розпізнаванні зображень. Введено ознаку - вісь орієнтації, у вигляді прямої лінії, яка проходить через центр звязності і центр ваги зображення, що дозволяє підвищити точність кута орієнтації і зменшити обчислювальні витрати при визначенні орієнтації обєкта. Удосконалено структурний опис зображень і звязаних з ним геометричних параметрів шляхом ланцюгового кодування контура в полярній системі координат, що дозволяє класифікувати і ідентифікувати плямоподібні зображення. Розроблено класифікацію форми зображень, які мають незакономірний контур, шляхом комбінування елементарних векторних напрямків на контурі зображення, що дозволяє ідентифікувати динамічні плямоподібні зображення у реальному часі. Розроблено методику розрахунку площі плямоподібних зображень, звязану з ланцюговим кодом, що дозволяє ввести модифіковану ознаку - коефіцієнт заповнення дефіциту опуклості зображення.

Основний зміст роботи