Анотація
Вітковська К.В., Вовк О.Л. Моделювання шарів сітківки людини для розпізнавання контурів зображення. В роботі проведено аналіз стану проблеми виділення контурів об’єктів зображень. Розглянуто основні підходи до задачі, яку означено. Запропоновано враховувати особливості сітківки зорового аналізатору для виділення контурів зображень.
Постановка проблеми
Задача виділення контурів зображення зустрічається в багатьох аспектах сучасного життя: на виробництвах, в обробці візуальної інформації, у медичній діагностиці тощо. Тому розв’язання подібної задачі – це актуальне питання.
На сьогоднішній день існують методи, які вирішують подібні задачі, оскільки в цифровій обробці зображення задається матрицею відповідних пікселів і не всі з них несуть корисну інформацію, тож виникає проблема раціонального використання ресурсів.
Тож необхідний метод, який відфільтровує неінформативну частину зображення (у вигляді пікселів) та концентрується на корисній інформації. Прикладом подібної обробки даних – є сприйняття людиною візуальної інформації. Тому метою даної роботи – є розробка підходу, який засновано на зорово-аналітичному механізмі сприйняття інформації людиною.
Аналіз літератури
Проведено аналіз існуючих методів обробки зображення, які дозволяють виділяти контури об’єктів зображення. Тож, підсумовуючи, можна виділити дві категорії методів, на яких засновано майже всі методи виділення контурів зображень: алгоритми, що засновані на пошуку максимумів, і алгоритми, що засновані на пошуку нулів.
Методи, що засновані на пошуку максимумів, виділяють контури за допомогою обчислення «сили краю», зазвичай вирази першої похідної, такого як величина градієнта, і потім пошуку локальних максимумів сили краю, використовуючи передбачуваний напрямок контуру, зазвичай перпендикуляр до вектора градієнта. Методи, які засновані на пошуку нулів, шукають перетину осі абсцис виразу другої похідної, зазвичай нулі Лапласіан або нулі нелінійного диференціального виразу. В якості кроку попередньої обробки до виділення кордонів практично завжди застосовується згладжування зображення, зазвичай фільтром Гауса.
Методи виділення контурів відрізняються застосовуваними фільтрами згладжування. Хоча багато методів виділення кордонів ґрунтуються на обчисленні градієнта зображення, вони відрізняються типами фільтрів, що застосовуються для обчислення градієнтів в x - та y – напрямках [1].
Рисунок 1 – Результат виділення контурів зображення методом Собеля
Мета статті
Проаналізувати існуючи підходи до виділення контурів зображення та змоделювати шари сітківки ока людини для розпізнавання контурів зображення.
Постановка задачі дослідження
Дослідженнями психологів встановлено, що з точки зору розпізнавання та аналізу об'єктів на зображенні найбільш інформативними є не значення яскравості об'єктів, а характеристики їх кордонів - контурів. Тож, основна інформація укладена не в яскравості окремих областей, а в їх обрисах. Завдання виділення контурів полягає в побудові зображення саме меж об'єктів і контурів однорідних областей.
Будемо називати контуром зображення сукупність пікселів, біля яких помічено стрибкоподібна зміна функції яскравості. Оскільки при цифровій обробці зображення представлено як функція цілочисельних аргументів, то контури представляються лініями шириною, як мінімум, в один піксель [2].
Вихідним даним даної задачі є зображення, яке представлено набором пікселів. Кожен піксель характеризується значенням яскравості у заданому діапазоні.
Результатом виділення контурів є набір пікселів, які задають контури зображення (див. рис. 2). Тож, необхідно розробити алгоритм виділення контурів зображення. Оскільки зорово-аналізуюча система людини досить ефективно і оперативно справляється з цим завданням за рахунок своїй надзвичайно високій вибірковості, потрібно при розробці алгоритму врахувати механізм зорового аналізатора людини, виходячи із будови та принципів роботи зорової системи.
Рисунок 2 – Загальна схема роботи
Розв’язання задачі та результати дослідження
Розіб’ємо розв'язання задачі на окремі етапи. Кожен з етапів відповідає окремій функції. Розглянемо послідовність виконання кожного етапу далі. Тож, ми маємо вихідне зображення I розміром NxMпікселів, що задано матрицею характеристик яскравості. Зображення потрапляє до роботи системи, що є аналогом людського сприйняття, де зображення потрапляє на сітківку ока людини. Кожен піксель зображення відповідає фоторецептору на центральній ямці сітківки.
Далі послідовно аналізуємо кожен піксель і оточуючи його пікселі, з точки зору їх яскравості (див. рис. 3). Ця процедура базується на механізмі роботи фоторецепторних клітин. Це – перший етап розпізнавання контурів.
Рисунок 3 – Пікселі, що аналізуються на характеристику яскравості
На рисунку 3 i0– яскравість аналізуємого пікселя; i1, i2, i3, i4 – яскравість оточуючих пікселів. Наступним кроком є аналіз на горизонтальному шарі клітин, де розглядаються сигнали від сусідніх пікселів.
Після цього результати попередніх етапів потрапляють на аналог біполярних клітин запропонованого алгоритму. Тут порівнюється яскравість пікселя із заданим значенням. Результати порівняння визначають належність пікселя до відповідного рецептивного поля. А саме, якщо яскравість пікселяменьша від опорного значення, тоді піксель відноситься до рецептивного поля з off-центром. Інакше – з on-центом. Цей показник грунтується на сигналі освітленя або затемнення відповідно [3,4].
Таким чином ми отримали шар біполярних клітин. Далі, виходячи із отриманого результату, аналізуються пікселі, що належать до амакриного шару, які задають гангліозну клітину пікселя, що розглядається.
Кінцевим етапом є порівняння вихідного пікселя із параметром, який варіюється залежно від початкового зображення. Даний параметр є середнім значенням яскравості пікселіввсьго зображення.Отже, ми отримаємо чи належить аналізуємий піксель до контуру зображення, чи – до самого об‘єкта. На наступному рисунку схематично наведено запропонований алгоритм.
Рисунок 4 – Схема послідовності шарів сітківки для розпізнавання контурів зображень
Висновки
Проведено аналіз методів виділення контурів об’єктів зображення. Розглянуто підхід, який засновано на механізмі сприйняття світла сітківкою ока людини. Вважається, що попередня обробка світового сигналу (який формує зображення) відбувається у сітківці людини. В основі запропонованого методу – моделювання основних шарів сітківки люди (шари фоторецепторів, беполярних клітин, амакриних клітин та гангліозних клітин). В подальшому планується реалізувати ці шари за допомогою нейронних мереж.
Список літератури
1. RamadeviY., SrideviT., PoornimaB. SegmentationandObjectRecognitionusingEdgeDetectionTechniques / Y.Ramadevi, T. Sridevi, B. Poornima, B. Kalyani // InternationJournalofComputerScienceandInformationTechnology. – 2010. – vol.2, No 6. – P.153-161.
2. Сойфер В. А. Компьютерная обработка изображений /В.А. Сойфер. - М.: Физматлит, 1996. - 784 с.
3. Вовк О.Л. Учет особенностей строения сетчатки глаза человека для выделения контуров объектов изображений /О.Л. Вовк // Наукові праці Донецького національного технічного університету: “Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка”. – ДНТУ, Донецьк. – 2013. – Випуск 17 (205). – С.48-52
4. Golish T. Eye Smarter than Scientists Believed: Neural Computations in Circuits of the Retina / T. Golish, M. Meister //Neuron. – vol.65, IS.2. – 2010. – P.150-164.