Реферат: Техническое зрение роботов

Предыдущий пример, не­смотря на его простоту, иллю стрирует некоторые важные проблемы расширения области. Двумя очевидными проблема­ми являются: выбор началь ных узлов для правильного представления областей, представляющих интерес, и опреде­ление подходящих свойств для включения точек в различные области в процессе расшире­ния. Выбор множества, состоя­щего из одной или нескольких начальных точек, следует из по­становки задачи. Например, в военных приложениях объек­ты, представляющие интерес, имеют более высокую темпера­туру, чем фон, и поэтому про­являются более ярко. Выбор наиболее ярких пикселов явля­ется естественным начальным шагом в алгоритме процесса расширения области. При от­сутствии априорной информа­ции можно начать с вычисле­ния для каждого пиксела на­бора свойств, который навер­няка будет использован при установлении соответствия пик­села той или иной области в процессе расширения. Если ре­зультатом вычислений являют­ся группы точек (кластеры), тогда в качестве узловых бе­рутся те пикселы, свойства ко­торых близки к свойствам центроидов этих групп. Так, в примере, приведенном выше, гистограмма интенсивностей показала бы, что точки с интен­сивностью от одного до семи являются доминирующими.Выбор критерия подобия зависит не только от задачи, но также от вида имеющихся данных об образе. Например, анализинформации, полученной со спутников, существенно зависит от использования цвета. Задача анализа значительно усложнится при использовании только монохроматических образов. К сожа­лению, в промышленном техническом зрении возможность полу­чения мультиспектральных и других дополнительных данных об образе является скорее исключением, чем правилом. Обычно анализ области должен осуществляться с помощью набора дес­крипторов, включающих интенсивность и пространственные ха­ рактеристики (моменты, текстуру) одного источника изображе­ния. Отметим, что применение только одних дескрипторов может приводить к неправильным результатам, если не используется информация об условиях связи в процессе расширения области. Это легко продемонстрировать при рассмотрении случайного рас­положения пикселов с тремя различными значениями интенсив­ности. Объединение пикселов в «область» на основе признака одинаковой интенсивности без учета условий связи приведет к бессмысленному результату при сегментаци.

Другой важной проблемой при расширении области является формулировка условия окончания процесса. Обычно процесс расширения области заканчивается, если больше не существует пикселов, удовлетворяющих критерию принадлежности к той или иной области. Выше упоминались такие критерии, как интен­сивность, текстура и цвет, которые являются локальными по своей природе и не учитывают «историю» процесса расширения области. Дополнительный критерий, повышающий мощность алгоритма расширения области, включает понятие размера, схо­жести между пикселом-кандидатом и только что созданными пикселами (сравнение интенсивности кандидата и средней ин­тенсивности области), а также формы области, подлежащей расширению. Использование этих типов дескрипторов основано на предположении, что имеется неполная информация об ожи­даемых результатах.

2.3.2.Разбиение и объединение области.

Изложенная выше про­цедура расширения области начинает работу с заданного мно­жества узловых точек. Однако можно сначала разбить образ на ряд произвольных непересекающихся областей и затем объ­единять и/или разбивать эти области с целью удовлетворения условий. Итеративные алгоритмы разбиения и объединения, работа которых направле­на на выполнение этих ограничений, могут быть изложены сле­дующим образом.

ПустьR является полной областью образа, на которой опре­делен предикат Р. Один из способов сегментации R состоит в успешном разбиении площади образа на все меньшие квадрат­ные области, так что для каждой областиRi , P( Ri ) = ИСТИ НА. Процедура начинает работу с рассмотрения всей области R . Если Р( R) = ЛОЖЬ, область разбивается на квадранты. Если для какого-либо квадранта Р принимает значение ЛОЖЬ, этот квадрант разбивается на подквадранты и т. д. Этот метод разбиения обычно представляется в виде так называемого квадродерева (дерева, у которого каждая вершина имеет только че­тыре потомка). Отметим, что корень дерева соответствует всему образу,а каждая вершина - разбиению. В данном случае только R₄ подлежит дальнейшему разбиению. Если применять только опе­рацию разбиения, можно ожидать, что в результате окончатель­ного разбиения всей площади образа на подобласти последние будут иметь одинаковые свойства. Это можно устранить допу­стимым объединением так же, как и разбиением. Для того чтобы удовлетворить условиям сегментации, введенным выше, необ­ходимо объединять только те соседние области, пикселы которых удовлетворяют предикату Р, таким образом, две соседние обла­стиRi иRk объединяются только в том случае, если P( Ri