Реферат за темою випускної роботи
Зміст
- Вступ
- 1.1 Актуальність теми
- 1.2 Мета і задачі дослідження
- 1.3 Научна новизна
- 1.4 Практична значимість
- 2 Сучасний стан проблеми
- 3 Аналіз та опис класичного алгоритму активних контурів
- 3.1 Класичний опис методу активних контурів
- 3.2 Можливості застосування методу активних контурів
- Висновки
- Список джерел
Вступ
У наш час, сучасні науки і технології розвиваються все більш і більш стрімко. З кожним днем, все більше людей приєднуються до цього розвитку, і все менше залишаються далекими від цього. Сьогодні, практично неможливо знайти людину, у якої не було того чи іншого електронного пристрою, будь то телефон або персональний комп'ютер, або ж – який не користувався різним програмним забезпеченням або інтернетом.
У зв'язку із збільшенням кількості електронних пристроїв, зростає і кількість інформації, яка цими пристроями обробляється, передається і зберігається. Так як інформації в сучасному світі в рази більше, ніж може обробити людина за своє життя, то ця інформація повинна бути систематизована, для того, що б її пошук займав менше часу і результати пошуку відповідали запитам.
Більша частина інформації вже є систематизованою і загальнодоступною. У пошуку такої інформації допомагає глобальна мережа інтернет і розвинені пошукові системи. Але основна частина цієї інформації є текстової, і її систематизація не є скрутною. У той же час, велика частина несистематизированной інформації зберігається в звуковому форматі, в зображеннях та відео файлах. Якби обсяги такого виду інформації були не такі великі, то її можна було б обробляти вручну, описуючи те, що в цих файлах знаходиться, але в силу обсягу інформації – ручна обробка малорезультативна.
Навіть не дивлячись на труднощі з обробкою аудіо, відео та файлів зображення, в сучасній сфері інформаційних технологій існує безліч автоматизованих систем по систематизації подібної інформації. Такі системи досить якісно обробляють файли зображення та аудіо файли, покладаючись на дуже великі обчислювальні потужності і важкі обчислювальні алгоритми. Але навіть такі системи, все ще погано обробляють відеоінформацію, особливо, якщо цей відео потік є безперервним і обробка повинна проводитися в реальному часі.
У даній роботі розглядається метод активних контурів, як метод, за допомогою якого можна виділяти контуру об'єктів на зображеннях і в відеопотоці. Після отримання контурів об'єктів, вони може бути класифікований і файли систематизовані за інформацією в них. Даний метод здатний з великою точністю отримувати контур об'єкта на зображенні, а так само добре справляється з обробкою відеопотоку, в силу того, що він працює з відеоінформацією як з послідовністю зображень, а не аналізує кадри як окремі зображення. Так само розглянуті різні модифікації даного методу та їх особливості.
1.1 Актуальність теми
Проблеми завдання автоматизованої обробки даних стали більш гострими, коли людство перейшло в епоху інформаційних технологій, а швидкість і якість обробки накопиченої інформації перестало відповідати кількості одержуваної інформації. На початкових етапах вистачало різних найпростіших алгоритмів розпізнавання, так як обсяг розпізнавання був малий, в силу низької якості вихідного матеріалу. Але, з ростом якості одержуваних зображень, збільшилися і обсяги інформації для обробки, що призвело за собою появу нових методів розпізнавання, які спиралися на різні нові технології і більш нові алгоритми.
Один з таких алгоритмів був запропонований в 1988 році Міхаелем Касом, Ендрю Віткін і Деметрієм Терзопулосом [3]. Ідеєю запропонованого алгоритму є поступова підгонка вихідної замкнутої кривої до контуру об'єкта так, що б найкращим чином відповідати кордоні об'єкта.
По початку, даний метод використовувався в основному для виявлення осіб на зображенні, при цьому використовувалася одна з перших модифікацій [2], що називається методом активних моделей. Але, з часом, метод почав використовуватися в різних областях, зокрема, в медицині для аналізу рентгенівський та інших знімків, а так само почали з'являтися різні модифікації методу, засновані на різних особливостях областей, в яких вони застосовувалися, і компенсації недоліків алгоритму. Одним з фактів, які вплинули на розвиток методу, стало те, що обчислювальні потужності ЕОМ зросли в кілька разів, і метод можна стало застосовувати не тільки до плоского зображення, а так само до відеопотоків і об'ємним образам.
Таким чином, дослідження в даній області з метою вивчення даного методу, його застосовності і пошуку способів його оптимізації та модифікації є дуже актуальними.
1.2 Мета і задачі дослідження
Об'єктом дослідження є завдання автоматизованого виділення різних об'єктів на зображенні, а зокрема в відеопотоці.
Предметом дослідження – виділення меж об'єктів на зображенні за допомогою методу активних контурів і його модифікації, особливості модифікацій і способи оптимізації алгоритму.
Метою випускної роботи магістра є дослідження існуючих модифікацій методу активних контурів і модифікація даного методу для виділення об'єктів в відеопотоці.
У процесі роботи необхідно вирішити наступні завдання:
- дослідження методу активних контурів;
- розгляд різних модифікацій цього методу для виявлення різних типів об'єктів;
- розробка методу, що дозволяє виділяти різні об'єкти на зображенні і його оптимізація для роботи в відеопотоці;
- програмна реалізація розробленого методу.
1.3 Наукова новизна
Науковою новизною в даній роботі є розробка оптимізованого методу розпізнавання об'єктів в відеопотоці, заснованого на методі активних контурів, його практична реалізація і аналіз якості роботи.
1.4 Практична значимість
Результати даної роботи можуть використовуватися при вивченні методу активних контурів для пошуку об'єктів на зображенні, так як в роботі детально описані основи методу і його різні модифікації. Так само пропонується модифікація алгоритму для виділення різних об'єктів в відеопотоці, що може підвищити популярність і частоту використання методу, так як дана область виявлення образів ще не до кінця досліджена і досі розвивається.
2 Сучасний стан проблеми
Завданням, поставленим в даному розділі, є аналіз і вивчення методу активних моделей і його існуючих модифікацій. Для цього були вивчені різні інформаційні джерела, в яких описані способи виділення об'єктів на зображенні за допомогою методу активних контурів і його модифікацій.
У джерелі [3] наводиться класичний опис роботи методу активних контурів. Наводяться основні формули, що описують параметри енергії, які висловлюють контур. Так само наводиться опис роботи даного методу при обробці стерео-зображень і у випадку обробки послідовності зображень, на яких знаходиться один і той же шуканий об'єкт.
У джерелі [5] пропонується використовувати грубе виділення об'єкта на зображенні прямокутним контуром, при цьому грунтуючись, при виділення цього об'єкта, на метод активних контурів. Дана модифікація методу пропонується для використання в системах виділення об'єктів на зображенні, для яких не важлива точність деталізації контуру об'єкта, а важливо визначення позиції і зразкових розмірів об'єкта. Такими системами можуть виступати системи контролю трафіку або будь-які інші системи трекінгу об'єктів.
У джерелі [4] міститься опис роботи алгоритму методу активних контурів для виділення дефектів на зображенні, отриманому за допомогою мікроскопа. Особливістю алгоритму виділення в даній роботі є те, що потрібно виділити дефекти, не виділяючи самі об'єкти зображення.
У джерелі [8] наводиться опис роботи методу активних контурів для виділення дефектів дороги. Так як дефекти рідко є подібними один одному за параметрами контурів, то автори наводять доводу в бік того, що б робити упор роботи методу в бік більшого впливу зовнішньої енергії і зменшення впливу внутрішньої. Наслідком такої модифікації алгоритму є велика адаптивність методу до відмінностей дефектів.
У джерелі [9] описується робота методу активних контурів при виділенні дефектів металевих виливків. Автори пропонують модифікувати метод шляхом додавання додаткових енергій контуру, які ґрунтуються на віддаленості точок контуру від центру виділеної фігури і на середній яскравості виділеного об'єкта. Дані модифікації дозволяють уникнути нечіткості які з'являються через особливості прикладної задачі, в якій застосовується даний метод виділення об'єктів на зображенні.
У джерелі [12] описується модифікація методу активних контурів, в якій використовується відразу кілька контурів, на момент початку виділення. Особливістю модифікації є те, що спочатку зображення покрито безліччю початкових контурів, які в процесі оконтуривания об'єктів можуть зливатися в один. Це дозволяє виділити всі об'єкти на зображенні, обходячи проблему початкового наближення до об'єкта.
У джерелі [1] наводиться опис модифікації методу активних контурів, в якій пропонується реалізація можливості розривати один контур на декілька. Дана модифікація дає можливість розділити один контур на більшу кількість контурів, у разі якщо відбувається виділення декількох об'єктів, які не прилягають один до одного.
У джерелі [2] описується один з найпопулярніших способів модифікації класичного алгоритму активних контурів, який називається методом активних моделей. Особливістю такої модифікації є те, що внутрішня сила контуру виражена прагненням деформації точок контуру до заздалегідь відомим позиціях (споконвічного шаблоном наближення). Спочатку такий метод виділення об'єктів зображення був запропонований для виділення осіб.
У джерелах [6] і [7] описано використання методу активних моделей [2] з внесенням невеликих модифікацій. Так в [6] було запропоновано використовувати навчені класифікатори і використовувати це в системах безпеки. А в [7] пропонується вибирати шаблон наближення з бази шаблонів, що дозволить більш точно виділяти об'єкт у разі його сильних спотворень.
Після проведення аналізу сучасної літератури, можна прийти до висновку, що зараз, для виділення об'єктів на зображенні методом активних контурів, використовуються модифікації даного методу, метою яких є універсальність виділення об'єкта на зображенні і можливість його класифікації. А так само те, що метод активних контурів стає все більш популярним, з чим і пов'язане постійне поява різних нових модифікацій в роботі алгоритму даного методу.
3 Аналіз та опис класичного алгоритму активних контурів
Основою методу активних контурів є те, що контур ще до моменту оконтуривания шуканого об'єкта має якусь початкову форму і, у зв'язку з різними впливають на нього умовами, змінює свою форму, виділяючи контур об'єкта, – деформується (Рисунок 1).
У цій моделі, завдання пошуку меж об'єкта формулюється як зміна позицій точок контуру до нових, в яких функціонал E – енергія
– досягає мінімуму. Поведінка активного контуру (Рисунок 1) і його властивості повністю визначаються його функціоналом Е (енергией). Енергія контуру залежить від його форми, розміру контуру і його положенні на зображенні. Вона записується у вигляді сум двох функцій: внутрішньої
енергії і зовнішньої
енергій (формула 1.1).
Де a и b – вагові коефіцієнти, Eint – внутрішня енергія для точки, а Eext – зовнішня енергія.
Рисунок 1 – Активний контур;
(анімація: 12 кадрів, 4 циклу повторення, розмір – 188x79, 45 кілобайт)
Внутрішня енергія – енергія ламаного контуру. Даний параметр відповідає за регулювання формою контуру. Внутрішня енергія мінімізує ломаность контура.
Зовнішня енергія відповідає за невідповідність контура зображенню. Зовнішній контур прагне мінімізувати різницю контуру і межі об'єкта який оконтуриваются, і чим менше різниця – тим менше значення зовнішньої енергії.
3.1 Класичний опис методу активних контурів
Як вже описувалося вище, основна концепція цього контурного методу полягає в знаходженні нової позиції для кожної точки контуру, шляхом виявлення позиції з мінімумом суми двох енергій, які впливають на контур: зовнішньої і внутрішньої, серед матриці енергій для кожної точки. Зовнішня відповідає за зміну форми контуру, а внутрішня за зменшення ламаності лінії контура.
Для отримання нової позиції для точки – розраховуються матриці енергій (Рисунок 2). Після розрахунку вони поелементно додаються і серед них шукається позиція з мінімальним значенням.
Рисунок 2 – Матриця енергій
Для опису класичного алгоритму, нехай контур буде позначатися як V:
Де {v_1, ..., v_N} – це точки цього контуру, а N – кількість цих точок. Кожна точка – це піксель зображення, що має координати х і у:
Тоді, для кожної точки контуру, буде вирішуватися функція пошуку мінімуму енергії, для суми енергій тих сил, що діють на контур. Енергією, в даному випадку називається функціонал, що виконує перетворення пікселів вхідного зображення та інших параметрів в полі сил і вважається за формулою 2.1 і складається з розрахунків внутрішньої енергії і зовнішньої.
Внутрішня енергія – енергія відповідальна за збереження форми контуру. Вона складається з двох частин: енергії безперервності та енергії розширення, і визначена формулою:
Де c і d – вагові коефіцієнти, Econ – енергія безперервності, а Ebal – енергія розширення.
Енергія безперервності (Рисунок 3) відповідає за збереження послідовності точок в контурі (відсутність перетинів в лінії контуру). У випадку, якщо контур незамкнений – це енергія направляє його до деформації в пряму, для випадків із замкнутими контурами – напрямок йде в коло. Для кожної точки контуру, ця енергія розраховується щодо відхилення позиції точки відносно сусідніх точок:
Де p_jk (v_i) – позиція точки відповідно елемента матриці, γ – Коефіцієнт згладжування, а l (V) – загальна гладкість контура.
Рисунок 3 – Енергія безперервності;
Енергія розширення забезпечує розширення чи стиснення контуру, забезпечує загальну зміну площі покриття контуру. Матриця енергій розширення, для точок контуру, розраховується щодо відхилення від вектора нормалі до точки:
Де n_i – вектор нормалі до точки v_i.
Зовнішня енергія – енергія відповідає за рух точок контуру до перепадів яскравості зображення. Вона складається з двох енергій: енергії зображення і енергії градієнта, і визначається формулою:
Де m і g – вагові коефіцієнти, Emag – енергія зображення, а Egrad – енергія градієнта.
Рисунок 4 – Енергія розпирання;
Енергія зображення відповідає за рух точок контуру до позицій, з високими значеннями інтенсивності зображення, і визначена формулою:
Від енергії градієнта, залежить рух точок до місць з максимальним перепадом яскравості зображення, як це відображено у формулі:
Після розрахунку загальної енергії, точка займає позицію, в якій знаходиться мінімум енергії серед массіваE_jk (v_i):
Це основні принципи розрахунку енергій контуру. У великій кількості модифікацій, додаються додаткові сили, які впливають на контур, і змінюються коефіцієнти впливу сил на зміну контуру.
3.2 Можливості застосування методу активних контурів
Метод активних контурів є ефективним методом виділення об'єктів на зображенні. Не дивлячись на високу обчислювальну складність (при необхідності детального виділення контуру об'єкта) в класичному варіанті уявлення алгоритму, використання даного методу широко поширене і багато модифікації алгоритму дозволяють уникнути великих обсягів обчислень, які потрібні для отримання контуру об'єкта.
Таким чином, алгоритм метод активних контурів може ефективно застосовуватися для виділення контурів різних об'єктів на зображень. У зв'язку з тим, що контур завжди є замкнутим – це дозволяє спростити його наступний аналіз і дає можливість класифікації об'єкта на основі отриманого контуру. А те, що можна управляти виділенням контуру за допомогою контролю параметрів внутрішньої і зовнішньої енергій контуру – є можливість пристосовувати даний метод до виділення об'єктів із заздалегідь відомими параметрами.
Висновки
У роботі був проаналізований метод активних контурів, який застосовується для виділення об'єктів на зображенні. У ході аналізу даного методу, так само був проведений аналіз різної літератури, в якій описані різні модифікації методу і причини, з якими вони пов'язані.
Аналіз джерел привів до висновку, що класичний варіант методу активних контурів розвивається зараз у двох напрямках: алгоритми які ґрунтуються на коригуванні параметрів енергії і найбільше схожі з класичним уявленням даного методу, і алгоритми які розвиваються по шляху методу активних моделей.
Так само можна помітити те, що йде тенденція у розвитку роботи методу в будь-яких вузьких напрямках виділення об'єктів, коли заздалегідь відомі параметри шуканого контуру. Це свідчить про те, що поки що немає якогось небудь універсального методу виділення, який би не вимагав початковій інформації про шуканому об'єкті.
Таким чином, метод активних контурів, при належній оптимізації та модифікації, може застосовуватися для виділення будь-яких об'єктів на зображенні або послідовності зображень.
Список джерел
- Choi W.P., Lam K.M., Siu W.C. An adaptive active contour model for highly irregular boundaries //Pattern Recognition. – 2001. – Т. 34. – №. 2. – С. 323-331.
- Активные модели внешнего вида [Электронный ресурс]. – Режим доступа :http://habrahabr.ru/post/155759/.
- Kass M., Witkin A., Terzopoulos D. Snakes: Active contour models //International journal of computer vision. – 1988. – Т. 1. – №. 4. – С. 321-331.
- Бедзір А.О., Лютак І.З. Автоматичне знаходження контурів дефектів шляхом аналізу зображень, отриманих ультразвуковими методами контролю//Методи та приклади контролю якості. – 2009. – №. 22. – С. 28-32.
- Филатов В.Н., Смирнов В.М. Формирование адаптивного строба в видеосистемах наблюдения //Информационно-управляющие системы. – 2006. – №. 3.
- ГРЕЧУХИН И.А., КАРКИЩЕНКО А.Н. СТАТИСТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ ПО ГЕОМЕТРИИ ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ДЛЯ СИСТЕМ ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ //Управление большими системами: сборник трудов. – 2012. – №. 38.
- Бакина И., Местецкий Л., Цискаридзе А. Метод активного скелета в задаче распознавания формы изображений //Труды. – Т. 19. – С. 279-283.
- Судаков С. и др. Алгоритмы детектирования разметки и дефектов дорожного покрытия //Труды конференции GraphiCon. – 2008.
- Петров В.О., Привалов О.О. Модификация алгоритма активных контуров для решения задачи интерактивной сегментации растровых изображений дефектов металлических отливок //Научный журнал" Современные проблемы науки и образования. – 2008. – №. 6. – С. 32-41.
- Каркищенко А.Н. и др. Статистическое распознавание лиц по геометрии характерных точек для систем транспортной безопасности //М.: ИПУ РАН. – 2012. – С. 78-90.
- Запрягаев С.А. Программная оболочка для поиска примитивов на изображении / С.А. Запрягаев, А.И. Сорокин // Вестник ВГУ, серия: системный анализ и информационные технологии. – Воронеж, 2008. – № 2. – С. 37-47.
- A simple introduction of active contour with out ages [Электронный ресурс]. – Режим доступа:https://sites.google.com/site/rexstribeofimageprocessing/chan-vese-active-contours/wubiaotitiezi
Важливе зауваження
При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Можлива дата завершення – грудень 2015. Повний текст роботи, а також матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.