Введение к работе
Актуальность темы исследования. Выделение и распознавание объектов на изображениях представляет одну из центральных проблем компьютерного видения. Такая проблема решается при слежении за объектами, восстановлении, индексации, сравнении и распознавании различных изображений. Ключевым моментом при выделении и распознавании объектов является описание различных категорий объектов. Для этого требуется набор надежных и повторяемых признаков, параметров (дескрипторов), которые получаются из модели объекта либо из тестовых изображений. Локальные признаки и дескрипторы весьма полезны для компактного представления изображений при их сравнении и распознавании.
Научная задача, на решение которой направлена диссертационная работа, заключается в разработке методов и алгоритмов выделения объектов, которые содержат прямолинейные границы (прямолинейные перепады яркости). Выделения прямолинейных границ является актуальной задачей при описании объектов, поскольку почти все контуры границ объектов локально прямолинейны. Многие искусственные объекты имеют прямолинейные границы и геометрические соотношения между ними. Практически важные задачи включают обнаружение и классификацию искусственных объектов, таких как здания, сооружения, дороги, мосты. Описанием прямолинейных границ являются прямые линии.
Областями применения предлагаемых методов и алгоритмов является робототехника и комплексы бортового технического зрения беспилотных летательных аппаратов.
Разработанность темы. На сегодняшний день существуют детекторы прямолинейных границ на изображениях. Известен детектор Canny (Кенни) совместно с преобразованием Houph (Хафа). Алгоритм Хафа строит прямую линию по изображению в параметрическом пространстве без учета пространственной связи между точками. В результате такие детекторы часто дают фрагментацию линий на не совсем ровных прямолинейных сегментах границ на короткие отрезки, что практически разрушает геометрическую структуру объекта.
Авторы Randall G., Von Gioi R., Grompone, Jakubovich J., Morel J-M. предложили метод и алгоритм (далее: детектор Рендела) выделения прямолинейных границ, основанный на выравнивании точек путем объединения пикселей в соответствии с локальными ориентациями вектора градиента и позволяющий контролировать ложные обнаружения границы. Алгоритм не дает фрагментации линий и обладает адаптивными свойствами при выделении границ различной протяженности. Однако на краях выделяемых прямолинейных сегментов границ наблюдается большой разброс локальных направлений градиентов. В результате алгоритм не позволяет выделить точки пересечения линий, а также, из за значительного увеличения разброса локальных направлений векторов градиента в условиях зашумлённости, алгоритм не позволяет выделять прямолинейные границы при низких отношениях сигнал шум.
Авторы Medioni G., Nevatia R. предложили использовать прямые линии и соотношения между ними в качестве средства описания объектов на изображениях, они же применили термин «антипараллельные пары». Такие пары имеют противоположные ориентации линий, поскольку одна из них образована изменением интенсивности от черного к белому, а другая - от белого к черному. Идея использовать прямые линии для описания объектов на изображениях имела продолжение в работах авторов: Сойфера В. А., Фурмана Я. А., Ярославского Л. П., Злобина В. К., Лёвшина В. Л., Bergevin R., Bernier J.-F., Fu Z., Sun Z., Tuytelaars T., Mikolajczyk K., Moreels P., Perona P., Bernstein E. J., Amit Y., Zhao Y., Chen Y. Q. и других.
Цель диссертационной работы. Повышение качества выделения объектов на цифровых изображениях радиотехнических систем наблюдения при действии помех, с использованием прямолинейных сегментов границ.
Объект исследования. Объектом исследования являются цифровые, полутоновые шаблонные и реальные цифровые изображения, получаемые от спутниковых систем наблюдения, систем аэрофотосъёмки, инфракрасных систем и радиолокаторов с синтезированной апертурой.
Предмет исследования. Выделение объектов на цифровых изображениях, с использованием прямолинейных сегментов границ.
Задачи исследования.
-
Анализ существующих подходов к автоматизированному выделению границ объектов на цифровых изображениях.
-
Разработка метода выделения, и упорядочивания прямолинейных сегментов границ на изображениях и оценивание координат начальных, и конечных точек обнаруженных границ.
-
Разработка метода описания объектов на изображениях на основе выделенных прямолинейных сегментов границ. Выделение подобных признаков на разных изображениях позволяет решать задачу их сравнения и согласования при различиях в масштабах, углах поворота, а также полученных от различных источников, и в разное время.
-
Алгоритмическая и программная реализация методов.
-
Исследование качества разработанных алгоритмов применительно к тестовым изображениям и изображениям, полученным от разных источников.
Научная новизна. Разработан метод выделения прямолинейных сегментов границ на цифровых изображениях, новыми элементами которого являются:
-
-
Пространственная ориентированная фильтрация, позволяющая устойчиво выделять прямолинейные границы на зашумлённых изображениях, и предварительно оценивать ориентацию границы.
-
Оценка начальных и конечных точек прямолинейных сегментов границ по суммарному профилю градиента в нескольких строках, путём сравнения с пороговым уровнем, совместно с накоплением суммарного градиента вдоль всей границы, что позволяет с высокой точностью оценивать направления границ, а также обнаружить точки пересечения линий описывающих границы.
-
Использование положительных и отрицательных частей градиента, позволяющее различать положительные и отрицательные перепады яркости (антипараллельность).
-
Предложен новый метод описания объектов на изображениях с использованием выделенных прямолинейных сегментов границ, основанный на группировании линий с учетом их пересечений, их угловой ориентации, близости и сдвига по отношению к другим линиям.
Новизна подтверждается положительными рецензиями на публикации, и широким обсуждением результатов на научных конференциях.
Практическая ценность диссертации состоит в алгоритмической и программной реализации предложенных методов, которые совместно позволяют решать задачу выделения объектов на цифровых изображениях. Предложенный метод линиями описывает прямолинейные границы на реальных изображениях искусственных объектов, полученных от спутниковых и самолетных систем наблюдения, и позволяет определить точки пересечения линий для последующего группирования их в структуры. Точки пересечения линий добавляют новый признак в описании объекта, что позволяет разработать новый метод группирования линий в структуры.
Практическая ценность алгоритма подтверждается успешным использованием его при обработке реальных аэро-, спутниковых и радиолокационных изображений, и полученным актом о внедрении результатов.
Новизна алгоритма выделения прямолинейных сегментов границ подтверждена свидетельством о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012618013, РОСПАТЕНТ, 6 сентября 2012 г., авторы: Онешко А. В., Анцев Г. В., Анцев И. Г., Волков В. Ю., Турнецкий Л. С. Программа оценивания координат прямолинейных сегментов кромок на изображениях.
Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе задач были использованы методы цифровой обработки сигналов, теория распознавания образов, линейная алгебра, математическая статистика, применяется вычислительная техника и среда программирования MATLAB.
Основные положения, выносимые на защиту.
-
-
-
Метод и алгоритм обнаружения, определения направления и местоположения (локализации) прямолинейных границ пространственно ориентированным фильтром, и оценка их начальных и конечных точек.
-
Метод и алгоритм формирования структур для описания объектов на изображениях, на основе точек пересечения линий.
-
Результаты теоретического и экспериментального исследования алгоритмов, машинного эксперимента в среде Matlab. Результаты исследования характеристик предложенных алгоритмов на шумовых моделях и на реальных изображениях, полученных от системы аэрофотосъемки, от спутниковой системы наблюдения и радиолокатора с синтезированной апертурой.
Достоверность результатов исследования. Подтверждается эксперементальным компьютерным моделированием.
Внедрение результатов диссертации. Результаты диссертационной работы внедрены и были использованы при построении комплексной системы защиты наземной техники в ходе выполнения НИР «Бронепоезд-2» ОАО «ВНИИТрансмаш», г. Санкт-Петербург.
Апробация работы. Основные научные результаты диссертационной работы были доложены и обсуждались на научно-технических конференциях: «IEEE East-West Design&Test Symposium (EWDTS'10)» (St. Petersburg, Russia, 2010); 63 научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ (СПб, 2011); Первая международная научно-техническая и научно-методическая конференция СПбГУТ (СПб, 2012); вторая международная научно-техническая и научно- методическая конференция, СПбГУТ (СПб, 2013).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных научных работ, из них две статьи опубликованы в рецензируемом научном издании из перечня ВАК Минобрнауки России и зарегистрированная программа для ЭВМ.
Личный вклад автора. Все результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы из 67 наименований, приложения. Объем диссертации составляет 112 страниц, включая 36 рисунков и 1 таблицу.
Похожие диссертации на Выделение объектов на изображениях радиотехнических систем наблюдения с использованием прямолинейных сегментов границ
-
-
-
