Техническое зрение роботов 1.ВВЕДЕНИЕ
С целью классификации методов и подходов, используемых в системах технического зрения, зрение разбито на три основных подкласса: зрение низкого, среднего и высокого уровней. Системы технического зрения низкого уровня предназначены для обработки информации с датчиков очувствления.
Эти системы можно отнести к классу «интеллектуальных» машин, если они обладают следующими признаками (признаками интеллектуального поведения):
1) возможностью выделения существенной информации из множества независимых признаков;
2) способностью к обучению на примерах и обобщению этих знаний с целью их применения в новых ситуациях;
3) возможностью восстановления событий по неполной информации;
4) способностью определять цели и формулировать планы для достижения этих целей.
Создание систем технического зрения с такими свойствами для ограниченных видов рабочего пространства в принципе возможно, но характеристики таких систем далеки от возможностей человеческого зрения. В основе технического зрения лежит аналитическая формализация, направленная на решение конкретных задач. Машины с сенсорными характеристиками, близкими к возможностям человека, по-видимому, появятся еще не скоро. Однако отметим, что копирование природы не является единственным решением этой проблемы. Читателю наверняка известны ранние экспериментальные образцы аэропланов с машущими крыльями и другими особенностями полета птиц. Современное решение задачи о полете в пространстве в корне отличается от решений, подсказанных природой. По скорости и достижимой высоте самолеты намного превосходят возможности птиц.
Системы технического зрения среднего уровня связаны с задачами сегментации, описания и распознавания отдельных объектов. Эти задачи охватывают множество подходов, основанных на аналитических представлениях. Системы технического зрения высокого уровня решают проблемы, рассмотренные выше. Для более ясного понимания проблем технического зрения высокого уровня и его связи с техническим зрением низкого и среднего уровней введем ряд ограничений и упростим решаемую задачу.
2.СЕГМЕНТАЦИЯ
Сегментацией называется процесс подразделения сцены на составляющие части или объекты. Сегментация является одним из основных элементов работы автоматизированной системы технического зрения, так как именно на этой стадии обработки объекты выделяются из сцены для дальнейшего распознавания и анализа. Алгоритмы сегментации, как правило, основываются на двух фундаментальных принципах: разрывности и подобии. В первом случае основной подход основывается на определении контуров, а во втором — на определении порогового уровня и расширении области. Эти понятия применимы как к статическим, так и к динамическим (зависящим от времени) сценам. В последнем случае движение может служить мощным средством для улучшения работы алгоритмов сегментации.
2.1.Проведение контуров и определение границы
Методы - вычисление градиента, пороговое разделение - определяют разрывы в интенсивности представления образа объекта. В идеальном случае эти методы определяют пикселы, лежащие на границе между объектом и фоном. На практике данный ряд пикселов редко полностью характеризует границу из-за шума, разрывов на границе вследствие неравномерной освещенности и других эффектов, приводящих к размытию изображения. Таким образом, алгоритмы обнаружения контуров сопровождаются процедурами построения границ объектов из соответствующих последовательностей пикселов. Ниже рассмотрено несколько методик, пригодных для этой цели.
2.1.1.Локальный анализ.
Одним из наиболее простых подходов соединения точек контура является анализ характеристик пикселов в небольшой окрестности (например, в окрестности размером 3 X 3 или 5 X 5) каждой точки (х, у) образа, который уже подвергся процедуре обнаружения контура. Все точки, являющиеся подобными (определение критерия подобия дано ниже), соединяются, образуя границу из пикселов, обладающих некоторыми общими свойствами.
При таком анализе для установления подобия пикселов контура необходимо определить:
1 ) величину градиента, требуемого для построения контурного пиксела,
2) направление градиента.
Первая характеристика обозначается величиной G{f(x, у)].
Таким образом, пиксел контура с координатами (х', у') подобен по величине в определенной ранее окрестности (х, у) пикселу с координатами (х, у), если справедливо неравенство
где Т—пороговое значение.
Направление градиента устанавливается по углу вектора градиента, определенного в уравнении
где —угол (относительно оси х), вдоль которого скорость изменения имеет наибольшее значение. Тогда можно сказать, что угол пиксела контура с координатами {х', у') в некоторой окрестности (х, у) подобен углу пиксела с координатами {х, у) при выполнении следующего неравенства:
где А—пороговое значение угла. Необходимо отметить, что направление контура в точке {х, у) в действительности перпендикулярно направлению вектора градиента в этой точке. Однако для сравнения направлений неравенство дает эквивалентные результаты.
Основываясь на этих предположениях, мы соединяем точку в некоторой окрестности (х, у) с пикселом, имеющим координаты (х, у), если удовлетворяются критерии по величине и направлению. Двигаясь от пиксела к пикселу и представляя каждую присоединяемую точку как центр окрестности, процесс повторяется для каждой точки образа. Для установления соответствия между уровнями интенсивности освещения и последовательностями пикселов контура применяется стандартная библиотечная процедура.
Цель состоит в определении размеров прямоугольников, с помощью которых можно построить качественное изображение. Построение таких прямоугольников осуществляется в результате определения строго горизонтальных и вертикальных контуров. Дальнейший процесс состоял в соединении сегментов контура, разделенных небольшими промежутками, и в объединении отдельных коротких сегментов.
|
