кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и технологий Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики
Распознавание геометрических примитивов используется при обработке изображений для решения задач, связанных с машинным обучением, сокращением области анализа и уменьшением вычислительной сложности. Одной из проблем распознавания примитивов является зависимость результатов обработки от таких внешних факторов как: широкий диапазон изменения яркости, контрастности, наличие помех, посторонних объектов или загрязнения. Отдельной задачей является определение геометрического положения примитива на изображении, которое определяется смещением, поворотом и масштабом или параметрами более сложной математической модели трансформации. Интерактивный способ обработки позволяет обеспечить робастность к пространственно-яркостным искажениям и различным помехам.
Целью настоящей статьи является повышение качества распознавания геометрических примитивов на изображениях за счет интерактивной обработки.
Сущность предлагаемого решения заключается в проведении двух этапов: этап предварительной обработки в интерактивном режиме и этап оценки геометрических параметров примитива с автоматическим удалением импульсных помех. На первом этапе выбирается порог для детектирования контура примитива и ограничение области анализа (выбор фрагмента) на изображении. Определение этих параметров проводится с помощью графического интерфейса в интерактивном режиме (например, изменение порога детектирования практически мгновенно отображает распознанные контуры на изображении). На втором этапе в соответствии с формой примитива выделяется область интереса, что убирает импульсные помехи (контурные точки, не принадлежащие примитиву), а по точкам в области интереса оцениваются параметры примитива методом наименьших квадратов. Разработанный алгоритм имеет реализацию в виде программы с графическим интерфейсом. Эксперименты для проверки разработанного алгоритма показали удовлетворительное распознавание геометрического примитива «окружность» на различных типах изображений, содержащих дорожный знак, частицу полимерного геля, феррулу оптического адаптера. Научная новизна решения состоит в возможности распознавания примитивов, которое робастно к пространственно-яркостным преобразованиям (масштабу, смещениям, неравномерности яркости и т. д.) и другим помехам.
Теоретическая значимость состоит в расширении возможностей методов распознавания за счет интерактивного выбора параметров на этапе предобработки.
Практическая значимость заключается в упрощении алгоритмов обработки изображений, которые используются при решении прикладных задач (подготовки данных машинного обучения, обработка методами оптической микрометрии), не требующих распознавания в режиме реального времени.
Relevance. Recognition of geometric primitives is used in image processing to solve problems related to the development of machine learning algorithms, reducing the analysis area and reducing computational complexity. One of the problems of primitives recognition is the resulting dependence from such external factors as: a wide range of changes in brightness, contrast and the interference caused by uneven lighting, foreign objects or pollution. A separate task is the geometric position estimation of the primitive in the image, which is defined by offsets, rotation and scale or parameters of a more complex mathematical transformation model. A wide class of tasks is not limited by the requirement of automatic processing in real time. Therefore, these problems can be solved by an interactive parameters setting. The interactive processing method ensures robustness to spatial-luminance distortions and various interferences.
The article purpose is to improve the quality of recognition of geometric primitives (using the example of a circle) in images through interactive (visually controlled by the operator) processing.
The proposed solution essence is two processing stages: the stage of pre-processing in interactive mode and the stage of estimating the geometric parameters of the primitive with automatic removal of impulse noise. At the first stage, a threshold is selected for detecting the contour of a primitive and limiting the analysis area (selecting a fragment) in the image. These parameters are determined by a graphical interface in interactive mode (for example, changing the detection threshold almost instantly displays recognized contours in the image). At the second stage, in accordance with the shape of the primitive, an area of interest is selected, which removes impulse noise (contour points that do not belong to the primitive), and the parameters of the primitive are estimated based on the point of the area of interest using the least squares method. The developed algorithm has an implementation as a program with a graphical interface. Experiments to test the developed algorithm showed satisfactory recognition of the geometric primitive “circle” on various types of images containing a road sign, a polymer gel particle, and an ferrule end face. The scientific novelty of the solution lies in the possibility of recognizing primitives, which is robust to spatial-brightness transformations (scale, displacements, brightness unevenness, etc.) and other noise.
The theoretical significance lies in expanding the capabilities of recognition methods (in particular, primitives such as “circles”) through interactive selection of parameters at the preprocessing stage.
The practical significance lies in the simplicity of image processing algorithms that are used to solve applied problems (preparing machine learning data, processing by optical micrometry methods) that do not require real-time recognition.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.