Способ распознавания изображений

Способ распознавания изображений

Иллюстрации

Показать все

Реферат

 

яцтблтФ :"! "",«;6:-: i<;-,яая

О П Ы С - И-Е

< 746610

Союз Советских

Социалистических

Республик

И,ЗОБРЕТЕН ИЯ

К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ (6I ) Дополнительное к авт. свид-ву— (22) Заявлено13.07.77 (21) 2506828/18-24 с присоединением заявки №вЂ” (5l ) М. Кл.

G 06 К 9/00 (5З) ЗДК 621 .39 1. 19 (088. 8) ГееударстеенймМ комитет

СССР (23) Приоритет—

Опубликовано 07.07,80. Бюллетень ¹ 25

Дата опубликования описания 08,07.80 по делам наобретений н открмтнй

В. В. Грицык, Г. Т. Черчык и В. Н. Михайловский (72) Авторы изобретения

Физико-механический институт АН Украинской CCP (7I) Заявитель (54) СПОСОБ РАСПОЗНАВАНЙЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Изббретение относится к области ав томатического распознавания и классифи капни изображений объектов,и может быть использовано для распознавания и классификации в реальном масштабе вре5 мени изображений произвольной сложнос;. ти, передаваемых по каналам связи иэ космического пространства, морских и земных глубин, изображений электромагнитных, теловых и акустических полей; изображений объектов в биологии, медицине и т. п.

Известен способ опознавания чернобелых изображений плоских геометрич ских фигур l 1 1, основанный на опреде ленин общего количества черных" точек отдельно в каждой строке и каждом столб-це разложения независимо от координат их появления и поочередном сравнении с хранимыми в ЗУ средними (номиналь ными) значениями количества "черных (темных) точек, присуших данной строке (столбцу) для каждого из опоэнаваемых обоазов.

Это способ опознавания требует использование большого количества предварительно запоминаемой информации описывающей эталонный образ и большого количества обрабатываемой информашти, что увеличивает время при опознавании изображений.

Наиболее близким по технической сущности к изобретению является способ

f2) опознавания изображений, основанный на преобразовании изображения в периодический функциональный сигнал, сопоставлении функционального сигнала, с эталонными сигналами и принятии решения по результатам сопоставления.

В известном способе после выделения участка растра с опознаваемым изображением вращают считывающий растр, суммируют в направлении по кадру видеосигналы всех строк при каждом положении считывающего растра и сравнивают суммарные сигналы с эталонными сигнаJISM è, 46610 4

10

На фиг. 1 показано преобразование изображения прямоугольника в периодический функциональный сигнал; на фиг. 2зависимость периодического функциональ ного сигнала изображения от угла ново» рота изображения вокруг координатной оси, перпендикулярной плоскости изображения, где 7„ 1,Тц Д,Ч „,„- локальные акстремальные уровни функцйонального сигнала, на фиг. 3 приведено изображение четырехугольника АВСЮ, на фиг. 4зависимость f (А) = 7; „для изображения четырехугольника ABC El.

Формирование периодического функционального сигнала осуществляется путем преобразования проекции T g изображения (фиг. 1) на первую координатную ось )(, расположенную в плоскости изображения, щя равномерном изменении yr ла о(у поворота изображения вокруг второй координатной оси, перпендикулярной

На фиг. 3 показано изображение произ45 вольного четырехугольника ABCD, показаны стороны АЭ и ЭС, диагонали АС и BD и нормали АК, НС, DP и DM, являющиеся при преобразовании иэображения в периодический функциональный

55

Белостатками способа являются большой объем предварительно запоминаемой информации и зависимость результатов распознавания от аффинных преобразований.

Целью изобретения является обеспечение независимости результатов распознавания от аффинных преобразований изображения.

Эта цель достигается тем, что по предложенному способу периодический функциональный сигнал формируют путем преобразований проекции изображения на первую координатную ось, расположенную в плоскости изображения, при равномерном изменении угла поворота изображения вокруг второй координатной оси перпендикулярной плоскости изображения, фиксируют последовательность локальных экстремальных уровней функционального сигнала, выделяют иэ них сигнал глобального акстремального уровня, по которому нормализуют последовательность укаэанных локальных уровней функционального сигнала, а сопоставление с эталонными сигналами производят путем сравнения нормализованной последовательности экстремальных уровней функционального сигнала с эталонными последовательностями сигналов в интервале, равном периоду повторения функциональногб сигнала.

Кроме того, суммируют текущие уровни функционального сигнала в интервале, кратном периоду его повторения, и сравнивают полученный суммарный сигнал с соответствующими аталонными.

Сущность изобретения поясняется че тежами.

40 плоскости изображения (на чертеже не показана) .

Как видно иэ фиг. 1 и 2 для каждого поворота изображения прямоугольника на угол 4 = j J, > () -- целое число, o(о -эаданйое минимальное значение угла поворота относительно начального положения (04)уровни f; периодического функционального сигнала(длина-значение проекции иэображения на координатную ось Х ) изменяются от минимального экстремального значения %,, (ширина стороны прямоугольника) для угла поворота о(1 0 до максимальногоЧ,1 „(длио на диагонали) для угла поворотаа(63,5) и снова до минимального значения уровня (длины стороны прямоугольника) для

3 угла поворота А, 90 и т. д.

Минимальные и максимальные уровни

71,1„ периодического функционального сигнала (минимальные и максимальные значения длины проекций изображения, повернутого на углы А = (у, где a(>6 (07 )

К» (— определяет количество

) 7 акстремальных проекций Т . > ) дальше именуемые локальными экстремальными уровнями функционального сигнала (см. фиг. 2) периодически повторяются через каждые 180о.

Иэ фиг. 2 видно, что периодический функциональный сигнал изображения прямоугольника на фиг. 1 состоит всего из четырех (однозначно определяющих вид функционального сигнала, а вместе с этим полностью характеризующих вну1 реннюю структуру атого изображения) периодически повторяющихся двух максимальных и двух минимальных локальных экстремальных уровней, расположенных в определенном порядке (последователь ности) и на определенном друг от друга угловом расстоянии о .сигнал локальными экстремальными периодически повторяющимися уровнями фу нкционального сигнала.

Если сформировать периодический фуюсциональный сигнал {см. фиг. 4) путеь преобразования изображения в проекции на первую координатную ось, расположенную в плоскости изображения, при равномерном изменений угла поворотаизображения четырехугольника АВСР

5 7466 вокруг второй координатной оси, перпендикулярной плоскости изображения, на нем обнаружатся расположенные в определенной последовательности, периодически повторяющиеся, локальные экстремальные уровни функционального сигнала, т.е. значения соответствующих сторон, диагоналей и нормалей приведенного на фиг. 3 четырехугольника ABCD.

Сравнивая значения функциональных 10

gHãíàëîâ изображенных геометрически подобных фигур, можно установить, что они отличаются только величиной соответст

l вуюших локальных экстремальных уровней сигнала, размещены же уровни на одном И и том же определенном и одинаковом уг ловом расстоянии друг от друга.

Из этого следует, что изображения, принадлежащие к одному классу К. изображений и отличающееся друг от друга 2О только коэффициентом подобия, описываются периодическими функциональными сигналами локальные экстремальные уровни. V„, кототых размещены на одинаковом и определенном угловом расстоянии 25 друг от друга, но различны по величине уровня для каждого периодического сигнала на величину коэффициента подобия.

Для функциональных сигналов других изображений последовательность экстре- Зо мальных локальных уровней также не зависит от аффинных преобразований изображений, но учтено изменение формы.

Следовательно, если выделить из no@- °

35 ледовательности локальных экстремальных уровней функционального сигнала глобальный экстремальный уровень .и по нему нормализовать последовательность указанных локальных уровней, то очевидно что изображения, принадлежащие к одному и тому же классу изображений, т.е.r отличающиеся друг от друга только значением.коэффициента подобия, после нормализации их последовательностей локальных экстремальных уровней по соответс вующим глобальным экстремальным уровням каждого функционального сигнала изображении из одного класса, имеют одинаковые по значению нормализованные последовательности соответствующих локальных экстремальных уровней, Следовательно, последовательности локальных экстремальных уровней функциональных сигналов всех изображений из одного класса, которые различаются между собой только значением коэффициента подобия, можно заменить одной нормализованной последовательностью локальных

10 6 экстремальных уровней для всех изображений из этого класса.

Таким образом, последующие операции в предлагаемом способе заключаются в том, что фиксируют последовательность локальных экстремальных уровней функционального сигнала, выделяют из них сигнал глобального экстремального уровня, по которому нормализуют последовательность указанных локальных уровней функционального сигнала, а сопоставление с эталонными сигналами производят методом сравнения нормализованной последовательности экстремальных уровней функционального сигнала с эталонными последовательностями сигналов в интервале, равном периоду повторения функционального сигнала. Имея группу из 0 эталонных значений нормализованных последовательностей экстремальных локальных уровней функциональных сигналов изображений из разных классов изображений К,Kz ...К,(где 8 — число классов); и сравнивая их с полученным значением нормализованной последовательности экстремальных локальных уровней функционального сигнала распознаваемого изображения, можно однозначно идентифицировать (распознать) форму изображения независимо от аффинных првобразований изображения.

Для того чтобы повысить достоверность распознавания изображений в предложенном способе, одновременно проводят дополнительные операции, заключающиеся в том, что суммируют текущие уровни функционального сигнала в интервале, кратном периоду его повторения и сравнивают полученный суммарный сигнал с соответствующими эталонными.

Технико-экономический эффект от использования предложенного способа распознавания изображений состоит в том, что значительно уменьшается количество необходимых эталонных локальных уровней периодического функционального сигнала для распознавания изображений, существенно упрощается сам процесс распознавания изображений, подвергнутых аффияным преобразованиям относительно эталонного изображения, вследствие чего уменьшается время распознавания,сокращаются аппаратурные затраты и повышается достоверность распознавания. формула изобретения

1. Способ распознавания изображений, основанный на преобразовании изображеИ

Источники информации, принятые во внимание при экспертизе

1. Авторское свидетельство СССР

l4 204026, кл. G 06 К 9/00, 1964.

20 2. Авторское свидетельство СССР

М 446087, кл, G 06 К 9/12, 1971 (прототип), -т 7466 ния в периодический функциональный сиг нал, сопоставлении функционального сигнала с эталонными сигналами и принятии решения по результатам сопоставления, о т л и ч а ю m и и с я тем, что, с целью обеспечения независимости резуль. тата распознавания от аффинных преобра зований изображения, периодический функциональный сигнал формируют путем преобразования проекции изображения на пер- 1О вую координатную ось, расположенную в плоскости изображения, при равномерном изменении угла поворота изображенйя вокруг второй координатной оси, перпендикулярной плоскости изображения, фиксируют последовательность локальных экотремальйых. уровней функционального сиг нала, выделяют из них сигнал глобального экстремального уровнй, по которому нормализуют последовательность указанных локальных уровней функционального сигнала, а сопоставление с эталонными

10 8 сигналами производят путем сравнения нормализованной последовательности экстремальных уровней функпионального сигнала с эталонными последовательностями сигналов в интервале, равном периоду пов торения функционального сигнала.

2.Способпоп. 1, отличаю— шийся тем, что, с целью повышения достоверности распознавания изображений, суммируют текущие уровни функпионального сигнала в интервале, кратном периоду его повторения, и сравниBBIoT сум м& рный сигнал с соответствуюшими эталонными.

7466i0

/(?

No

4 or(gpgg) may 0 42

Nin ff ущ йа

9010Я5 18В Е/ 270 ЫХ У,М

Put. 4

Составитель Т. Ничипорович

Редактор Л. Утехина Техред Э. Фечо Корректор Е. Папп

Заказ 3S52/41 THpa)K 751 Подписное

БНИИПИ Государственного комитета СССР по делам изобретений и открытий

113035, Москва, Ж-35, Раушскан наб„д. 4/5 филиал ППП "Патент", г. Ужгород, уп, Проектнан, 4