ТЕХНИЧЕСКИЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИЯ СЕГМЕНТОВ СЛОЖНОСТРУКТУРИРУЕМЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ



Исследована возможность использования технических и алгоритмических решений в области классификации сегментов изображений. В качестве объекта исследования используются сложноструктурируемые изображения.

Ключевые слова: текстурная информация, контур, масочный оператор Кирша, градиентное изображение, пороговые методы.

Для решения задач распознавания образов по результатам анализа растровых полутоновых изображений необходимо решить задачу разделения исходного изображения на части (сегменты), различающиеся по своему семантическому содержанию. От качества сегментации зависит эффективность дальнейшего анализа и классификации изображений.

Известен способ сегментации изображения, называемый наращиванием областей . Суть его заключается в том, что элементы изображения с одинаковыми или близкими уровнями яркости группируют, объединяя в однородные области. Для этого на исходном изображении ищут элементарные области, где пиксели объединяются в группы, если они обладают одинаковым уровнем яркости и являются соседями в смысле четырехсвязности. Затем элементарные области, имеющие общие границы, сливаются воедино согласно различным эвристическим правилам. Недостатком этого способа является необходимость подбора яркостных порогов в интерактивном режиме.

При проведении выращивания и слияний областей часто используется текстурная информация. Однако использование текстурной информации при выращивании ограничивается тем, что для анализа текстуры (обычно это вычисление различных признаков, описанных в математической статистике), как правило, уже требуется иметь область размером более одного пикселя, что при выращивании (добавление единственного пикселя к области) невозможно.

Выделение контуров объектов на полутоновых растровых изображениях можно осуществлять совместно с выделением самих объектов. Для этого обычно используют пороговые методы сегментации на основе среднего значения яркости пикселей, например, предложен градиентный способ выделения контуров объектов на матрице полутонового растрового изображения, заключающийся в том, что для всех пикселей растрового изображения вычисляют норму или квадрат нормы градиента изменения их яркости, затем на новой черно-белой монохромной матрице черным цветом на белом фоне выделяют все элементы, у которых значение нормы или квадрата нормы градиента больше порогового значения, а в качестве контуров объектов на монохромной матрице принимают связные конфигурации элементов черного цвета, для выбранного способа вычисления градиента экспериментально определяют коэффициент, затем рассчитывают пороговое значение квадрата нормы градиента как произведение данного коэффициента на сумму квадратов средних величин модулей изменения яркости соседних пикселей по строкам и столбцам, у которых значения превышают общие средние уровни ненулевых изменений, соответственно, по строкам и столбцам, а среди связных конфигураций элементов черного цвета на монохромной матрице сразу отбрасывают конфигурации, у которых число входящих элементов менее 5-7 элементов, для оставшихся конфигураций вычисляют среднюю степень соседства - частное от деления суммы по всем элементам конфигурации соседних с ним элементов на сумму элементов в конфигурации, причем те конфигурации, у которых средняя степень соседства менее 3, отбрасывают, а оставшиеся принимают в качестве искомых контуров объектов.

К недостаткам данного способа можно отнести слишком большое число эмпирически настраиваемых параметров, что не позволяет получить решающие правила, пригодные для изображений одного и того же класса, полученных при различных условиях или при различных уровнях помех. при нечетких сегментах такие параметры подобрать практически невозможно.

близким к предлагаемому способу является способ сегментации , который заключается в определении унимодального или бимодального типа исходной яркостной гистограммы в «пустой» маске и порогового уровня яркости. Этот пороговый уровень позволяет разделить бимодальную гистограмму на два унимодальных фрагмента, а также обеспечить обратный переход от фрагментов гистограммы к сегментам изображения. яркостную гистограмму в «пустых» масках аппроксимируют полиномами, после чего строят кривую динамики центра гистограмм и определяют яркостные интервалы заданных значений яркости. Затем вычисляют вес области разделения для каждого интервала, идентифицируют яркостной интервал для области разделения с максимальным весом. при превышении максимального веса области разделения над нормативным весом, принимают решение о бимодальном типе исходной яркостной гистограммы. В качестве порогового уровня яркости для обеспечения операции порогового среза исходного изображения принимают глобальный минимум аппроксимирующего полинома на яркостном интервале с максимальным весом области разделения.

Недостатком данного способа заключаются в том, что гистограмма в «пустой» маске, центр которой лежит на границе сегмента, не всегда получается бимодальной. В этом случае, пиксель, лежащий на границе сегмента, не идентифицируется как граница сегмента, и, наоборот, гистограмма в «пустой» маске может быть не унимодальной или многомодальной на границе сегмента, что также ведет к потере пикселя, лежащего на границе сегмента.