Автор: Микулка И.В.

Источник: Микулка И.В. Метод выделения контура на слабоконтрастных размытых изображениях и детектор на их основе // Вестник Винницкого политехнического университета. 2012. — № 3. — С. 164–169.

Существующие методы выделения контура, как правило, эффективны для обработки резких изображений с низким уровнем шума. При обработке зушумненных расфокусированных изображений появляются ложные контуры, а при наличии слабо-контрастности — резко возрастает ширина контурной линии.

В работе представлен метод выделения контуров слабоконтрастных размытых изображений, который предусматривает следующие шаги:

• регистрация изображений;
• установка гистограммы для каждого изображения;
• нахождение с помощью гистограммного анализа наименее и наиболее размытого изображения;
• выполнение операции вычитания;
• анализ знака, который получен вследствии вычитания изображений, изменение которого указывает на наличие контура;
• формирование контурной линии.

Для сравнения заданного метода с традиционными были использованы следующие критерии: пиковое отношение сигнала к шуму (PSNR) и среднеквадратическое отклонение (MSE). В результате были получены следующие значения: PSNR=42,1561, а MSE=103,958, что на порядок лучше, чем в традиционных.

На основе предложенного метода построена структурная схема детектора, представленная на рисунке 1.

Рисунок 1 — Структурная схема метода выделения контуров слабоконтрастных размытых изображений

Устройство работает следующим образом: на интерфейс ввода 1 поступают порции данных точек на соответствующие входы блоков анализа гистограммы 21, 22,..., 2N, на выходе которых есть коэффициенты, которые позволяют определить степень расфокусировки изображения, которые последовательно поступают на вход коммутатора 3, а с его выхода постепенно сохраняются в регистр 4, сохраненные значения с выхода регистра 4 поступают на блок сравнения 5, в котором сравниваются и на выходе которого получают два значения коэффициентов: наиболее и наименее расфокусированных изображений, которые записываются в регистр 6 и 7 соответственно, далее поступают на вход схемы вычитания 8, в которой происходит попиксельное вычитание, результаты которого входят в блок анализа 9, где происходит анализ знака в результате вычитания изображений, изменение которого указывает на наличие контура. С выхода блока анализа 9 данные поступают на регистр 10, где хранятся, а затем выводятся интерфейсом вывода 11. Результатом обработки является изображение с выделенным контуром, который является уточнен и сохраняет очертания мелких деталей изображения.