Способ обработки сигналов для обнаружения и определения толщины прямых линий на изображении

Способ обработки сигналов для обнаружения и определения толщины прямых линий на изображении

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений и может быть использовано в охранных системах, системах мониторинга, оптоэлектронных системах сопровождения объектов, контрольно-измерительных системах, медицине, логистике и др.

Известен способ применения модифицированного преобразования Хафа для обнаружения штриховых кодов и текстовых областей, описанный в [Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В. и др. Методы анализа свидетельств // Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. Курс лекций и практических занятий.- М.: Физматкнига, 2010. С. 341-343. ISBN 978-5-89155-201-2], в котором для повышения точности и надежности обнаружения полос выполняется оценка градиентного поля исходного изображения. Все точки, имеющие модуль градиента выше порогового значения, участвуют в голосовании, по результатам которого в каждой ячейке аккумулятора хранится количество лежащих на соответствующей прямой точек, со значительным уровнем градиента и направлением градиента, отличающимся от перпендикулярного этой прямой не более чем на заданное пороговое значение. Далее над аккумулятором выполняются специфические для задач поиска кодосодержащих полос операции.

К недостаткам данного способа можно отнести крайнюю ограниченность областей использования алгоритма, и неприменимость в нем быстрого преобразования Фурье (БПФ) для ускорения вычислений. Следует отметить тот факт, что узкий диапазон значений углов голосования накладывает дополнительные ограничения на область применимости подхода.

Наиболее близким к заявляемому способу является подход, основанный на преобразовании Радона. Преобразование Хафа во многом схоже с преобразованием Радона, но, в отличие от тотального преобразования Радона, позволяет выполнять преобразование произвольной части изображения. В то же время преобразование Радона использует БПФ, что дает значительный прирост производительности в сравнении с преобразованием Хафа всего изображения.

В качестве прототипа используется [Пат. РФ №2522924 опубликован 20.07.2014], в котором предложен способ обработки изображений, основанный на преобразовании Радона с целью выделять прямолинейные границы на изображении в условиях значительных шумовых искажений. Несмотря на эффективность данного подхода, он рассчитан на обнаружение прямолинейных границ и для обнаружения прямых линий не применим без модификации.

Недостатком прототипа является возведение проекции градиента в квадрат, что приводит к частичной потере информации, важной при обнаружении прямых линий. Таким образом, знак проекции вектора градиента исключался из рассмотрения при поиске прямолинейных границ.

Технический результат, на достижение которого направлено заявляемое изобретение, состоит в создании вычислительно эффективного способа обнаружения прямых линий на изображении посредством обработки, использующей преобразование Радона.

Технический результат достигается тем, что заявляемый способ обработки сигналов для обнаружения прямых линий на дискретном изображении выполняется с учетом направления вектора перепада уровня яркости изображения.

Предлагаемый способ состоит из шести этапов.

1) Вычисление поля градиентов. Для каждого пикселя исходного изображения L вычисляется значение вектора градиента .

2) Вычисление двух обычных преобразований Радона от изображений, полученных на основе градиентного поля по выражениям:

r_x=R[g_x],

r_y=R[g_y],

где - оператор преобразования Радона;

r_x и r_y - результаты преобразований Радона от g_x и g_y соответственно (имеют размеры N_ρ×N_θ).

r_x и r_y представляют собой дискретные изображения с координатами пикселей (s,α), где , . Каждой точке (s,α) соответствует прямая с параметрами (ρ(s), θ(α)), где ρ(s) - расстояние от начала координат до ближайшей к нему точки на прямой, θ(α) - угол поворота нормали к прямой относительно абсциссы (оси x) против часовой стрелки.

3) Вычисление вектора весов w_x и w_y для всех значений , которые были использованы в преобразованиях r_x и r_y:

;

.

4) Вычисление промежуточной двумерной функции r'(s,α) путем взвешенного суммирования трех обычных преобразований Радона по выражению:

r'(s,α)=r_x(s,α)⋅w_x(α)+r_y(s,α)⋅w_y(α), , .

5) Вычисление двумерной функции r''(s,α) в каждой его точке путем суммирования яркостей пикселей r'(s,α) вдоль оси s от какого-либо из краев изображения, выбранного заранее, до пикселя, соответствующего текущему пикселю на r''(s,α):

6) Рассмотрение двумерной функции r''(s,α) как растрового изображения с последующим применением к нему размытия, учитывающего периодичность функции r''(s,α). Для этого размываемое изображение r''(s,α) предварительно расширяется в каждую сторону на половину размера фильтра размытия, при этом недостающие элементы, выходящие за исходные границы изображения r''(s,α) по оси α, восстанавливаются согласно следующему выражению:

r''(s,α±l80°)=r''(-s,α).

Остальные элементы заполняются нулями. Полученное расширенное изображение подвергается размытию с последующей обрезкой до исходных размеров.

На результирующем изображении производится поиск локальных экстремумов, предположительно, соответствующих прямым линиям на исходном изображении [Д.Б. Волегов, В.В, Гусев, Д.В. Юрин. Обнаружение прямых линий на изображениях на основе преобразования Хартли. Быстрое преобразование Хафа // в: 16-я международная конференция по компьютерной графике и ее приложениям ГрафиКон2006. Россия, Новосибирск, Академгородок, 2006, с. 182-191.]. При этом размер по оси s области, принадлежащей экстремуму, пропорционален толщине линии в пикселях.

Предлагаемый способ обработки сигналов для обнаружения прямолинейных границ объектов может быть реализован на базе персональной электронной вычислительной машины (ПЭВМ) общего назначения. Использование двух преобразований Радона от независимых параметров позволяет эффективно распараллелить процесс обработки изображения, сократив время вычисления почти в два раза.

В случаях, когда использование ПЭВМ общего назначения невозможно (например, в бортовых системах обработки изображений), предлагаемый способ обработки сигналов может быть реализован на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), либо совместного использования ПЛИС и специализированных цифровых процессоров обработки сигналов.

При использовании предлагаемого способа в системах обработки видеоизображений реального времени рекомендуется использовать преобразование Радона, реализованное с помощью БПФ или преобразования Хартли [Д.Б. Волегов, В.В, Гусев, Д.В. Юрин. "Обнаружение прямых линий на изображениях на основе преобразования Хартли. Быстрое преобразование Хафа" // в: 16-я международная конференция по компьютерной графике и ее приложениям ГрафиКон2006. Россия, Новосибирск, Академгородок, 2006, с. 182-191.]. Это позволит снизить требования, предъявляемые к аппаратному обеспечению.

Заявляемый способ отличается невысокой вычислительной сложностью и может быть реализован на существующей и перспективной элементной базе.

Способ обработки сигналов для обнаружения и оценки толщины прямолинейных протяженных объектов на двумерном изображении, включающий:

- вычисление градиентного поля изображения;

- задание шага изменения по смещению и множеству углов ориентации;

- суммирование вдоль всех прямых линий, определяемых возможным смещением в пределах изображения, шагом изменения смещения и множеством углов ориентации, значений проекции градиента на перпендикуляр к текущей прямой линии;

- представление результатов суммирования в виде второго двумерного изображения, в котором значение пикселя определяется результатом суммирования вдоль прямой, смещение которой определяется одной из координат пикселя, а угол ориентации определяется оставшейся координатой;

- произвольный выбор одного из двух направлений обхода второго изображения по координате, соответствующей смещению, в сторону увеличения смещения или в сторону уменьшения смещения;

- формирование на основе второго изображения третьего изображения, в котором интенсивность каждого пикселя вычисляется как сумма всех пикселей второго изображения, у которых координата, соответствующая углу ориентации, совпадает с координатой текущего пикселя, а координата, соответствующая смещению, не превосходит значение соответствующей координаты текущего пикселя при выборе направления обхода в сторону увеличения значения смещения, либо имеет значение большее или равное значению соответствующей координаты текущего пикселя при выборе направления обхода в сторону уменьшения значений смещения;

- расширение третьего изображения с последующим размытием и обрезкой до исходных размеров, причем расширение изображения производится на размер размывающего фильтра, а сами недостающие элементы третьего изображения, выходящие за исходные границы по углу, заполняются копиями противоположных краев третьего изображения, отраженными по оси сдвига, а элементы, выходящие за исходные границы по сдвигу, заполняются нулями;

- вычисление местоположения локальных экстремумов третьего изображения, обладающих тем свойством, что одна из координат местоположения экстремума определяет смещение прямой, проходящей вдоль протяженного объекта, а другая координата - угол ориентации этой прямой; при этом, если рассмотреть как одномерную дискретную функцию вектор точек второго изображения, координаты которых по оси, соответствующей углу поворота прямой, равны соответствующей координате найденного экстремума на третьем изображении, то расстояние в дискретных единицах между ближайшими двумя экстремумами этой функции, между которыми оказывается точка, положение которой соответствует найденному на третьем изображении экстремуму, помноженное на шаг изменения смещения, определяет толщину прямолинейного протяженного объекта.