Bryansk, Bryansk, Russian Federation
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
Moscow, Russian Federation
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
Russian Federation
The article briefly describes the methodology and suggests the method for recognizing any elliptic forms objects on the images. This method is universal and can be applied in any intelligent recognition systems, for example, recognition system of the road signs from video camera images. The proposed method has proven itself in solving various practical problems, such as searching for signs in photographs, detecting circles on charts and diagrams, searching for the boundaries of ovals of faces, etc. The main advantage of the method is its extreme ease of implementation and high speed, which makes it possible to use not only on modern stationary computers, but also on mobile devices with low computing power.
data analysis methods, image recognition systems, search for geometric primitives, artificial neural networks
Введение
Поиск геометрических примитивов на изображениях широко используются в интеллектуальных системах распознавания изображения как промежуточная стадия получения исходных данных для последующего анализа, либо для уточнения области дальнейшего распознавания [1]. Так, например, для распознавания дорожных знаков в видео потоке более оптимальным является распознавать только изображения, находящиеся внутри объектов, имеющих геометрические формы: круга, треугольника, квадрата и пр. Также следует отметить, что на реальных изображениях данные фигуры могут быть значительно искажены в связи с углом их съемки и проекцией. Так круг будет чрезвычайно редко представлен в данном виде и почти всегда представляется в виде эллипса, границы которого достаточно сильно размыты и имеют неправильную форму.
Применение классических методик распознавания изображений, использующих сверточные и рекуррентные нейронные сети [2], а также другие сети для классификации в задачах распознавания простых геометрических примитивов крайне неэффективны и требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно при больших размерах изображений или поточного видео. Более правильным подходом является обработка изображения и поиск замкнутых контуров, удовлетворяющих необходимым условиям.
Поиск примитивов в изображении предлагаемым методом можно разбить на четыре основных этапа: обработка изображения и приведение его к бинарной карте, поиск контуров по бинарной карте, поиск примитивов в массиве контуров, фильтрация набора найденных примитивов.
1. Определение контуров
Так как анализ цветов изображений не производится, для ускорения работы и упрощения алгоритмов изображение переводится в оттенки серого. Далее используется уже ставший классическим алгоритм Джона Кенни (John Canny) [3]. Данный алгоритм сначала сглаживает изображение, чтобы устранить шум и находит градиент изображения, чтобы подсветить области с высокими пространственными производными. После чего алгоритм проходит по этим областям и подавляет все пиксели, которые не в максимуме (не максимальное подавление). После чего градиентный массив уменьшается гистерезисом, который используется, чтобы отследить оставшиеся пиксели, которые не были подавлены. Гистерезис использует два порога и если величина ниже первого порога, то она устанавливается в ноль (делается не краевой). Если величина выше высокого порога, она делается краевой. В том случае если нет пути от текущего пиксела к пикселю с градиентом выше второго порога, и если величина яркости пикселя находится между двумя порогами, то она устанавливается в ноль. В результате преобразований получаем бинарную карты изображений.
Далее осуществляется поиск контуров границ и при этом используется алгоритм Судзуки (Suzuki, S.) [4]. При анализе используется небольшая модификация оригинального алгоритма, использующая аппроксимацию линий для замыкания контуров. Далее выбирались только замкнутые контуры, имеющие более семи линий с заданной пропорцией общей площади контура по отношению ко всему изображению.
2. Определение эллиптических объектов
Основным этапом обработки изображения является непосредственно определение является ли замкнутый контур относительно правильным эллипсом. Для этого создается массив уникальных точек P = áX, Yñ, образующих контур. В данном массиве находятся минимальные и максимальные координаты точек по обеим осям:
Таким образом, находится прямоугольник, описывающий предполагаемый эллипс (рис. 1). Стороны прямоугольника, разделенные пополам a = (Xmax - Xmin) / 2