Обнаружение границ объектов на изображении
Я заинтересовался обработкой изображений в 2017 году. Причиной тому послужила популярность среди пользователей мобильных устройств, приложений, позволяющих выполнять фильтрацию фотографий. Приступив к изучению информации по данной тематике, я открыл для себя многочисленные направления обработки изображений. Одним из самых интересных, на мой взгляд, является обнаружение границ. Поэтому индивидуальный раздел я посвятил ознакомлению с некоторыми методами обнаружения границ объектов на изображении.
Выделение границ – термин в теории обработки изображения и компьютерного зрения, частично из области поиска объектов и выделения объектов, основывается на алгоритмах, которые выделяют точки цифрового изображения, в которых резко изменяется яркость или есть другие виды неоднородностей. Основной целью обнаружения резких изменений яркости изображения является фиксация важных событий и изменений мира. Они могут отражать различные предположения о модели формирования изображения, изменения в яркости изображения могут указывать на: изменения глубины, изменения ориентации поверхностей, изменения в свойствах материала и различие в освещении сцены. В идеальном случае результатом выделения границ является набор связанных кривых, обозначающих границы объектов, граней и оттисков на поверхности, а также кривые, которые отображают изменения положения поверхностей. Таким образом, применение фильтра выделения границ к изображению может существенно уменьшить количество обрабатываемых данных из-за того, что отфильтрованная часть изображения считается менее значимой, а наиболее важные структурные свойства изображения сохраняются [1].
Рассмотрим некоторые популярные методы обнаружения границ на изображении. Исходное изображение, используемое для проверки этих методов, представлено на рис. 1.
Рисунок 1 – Исходное изображение
Модуль градиента
Данный метод использует производную как меру изменения яркости объектов на изображении. Модуль градиента определяется по следующей формуле:
, где B – яркость пикселя обрабатываемого изображения.
Исходное изображение, обработанное модулем градиента, представлено на рис. 2.
Рисунок 2 – Исходное изображение, обработанное модулем градиента
Градиент Робертса
Данный способ похож на метод модуля градиента. Определение границ на изображении методом градиента Робертса выполняется по следующей формуле:
, где B – яркость пикселя обрабатываемого изображения.
Исходное изображение, обработанное градиентом Робертса, представлено на рис. 3.
Рисунок 3 – Исходное изображение, обработанное градиентом Робертса
Оператор Превитта (Прюитт)
Наиболее общим способом поиска перепадов яркости является обработка изображения с помощью скользящей маски, называемой также фильтром, ядром, окном или шаблоном, которая представляет собой некую квадратную матрицу, соответствующую указанной группе пикселей исходного изображения. Элементы матрицы принято называть коэффициентами. Оперирование такой матрицей в каких-либо локальных преобразованиях называется фильтрацией, или пространственной фильтрацией. Процесс основан на простом перемещении маски фильтра от точки к точке изображения; в каждой точке (x,y) отклик фильтра вычисляется с использованием предварительно заданных связей. В случае линейной пространственной фильтрации отклик задается суммой произведения коэффициентов фильтра на соответствующие значения пикселей в области, покрытой маской фильтра [2].
Оператор Превитта использует две маски размером 3х3, представленные на рис. 4.
Рисунок 4 – Маски оператора Превитта
Исходное изображение, обработанное оператором Превитта, представлено на рис. 5.
Рисунок 5 – Исходное изображение, обработанное оператором Превитта
Лапласиан Гауссиана
В заключении рассмотрим выделение границ на изображении маской размером 5х5 Лапласиан Гауссиана. Эта маска изображена на рис. 6.
Рисунок 6 – Маска 5х5 Лапласиан Гауссиана
Исходное изображение, обработанное Лапласианом Гауссиана, представлено на рис. 7.
Рисунок 7 – Исходное изображение, обработанное Лапласианом Гауссиана
На этом ознакомление с некоторыми популярными методами определения границ на изображении завершён. Если Вас заинтересовала данная тематика, можете посетить порталы из перечня полезных информационных ресурсов. В них приведено более подробное описание, как рассмотренных нами методов, так и тех, которые не вошли в данный индивидуальный раздел.
Полезные информационные ресурсы
- Оператор Прюитт. Материал из Википедии – свободной энциклопедии.[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_Прюитт.
- Оператор Лапласа. Материал из Википедии – свободной энциклопедии.[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_Лапласа.
- Методы нахождения границ изображения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/post/128753/.
- Анализ методов определения контуров изображения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://research-journal.org/technical/analiz-metodov-opredeleniya-konturov-izobrazheniya/.
- Живрин Я. Э., Алкзир Н. Б. Методы определения объектов на изображении [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://moluch.ru/archive/193/48447/.
Список источников
- Выделение границ. Материал из Википедии – свободной энциклопедии.[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Выделение_границ.
- Алгоритмы выделения контуров изображений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/post/114452/.