НАСТРОЙКА МОДИФИЦИРОВАННОГО ДЕТЕКТОРА КАННИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Authors: Костюхина Г.В. , Шлеймович М.П. 
Published: October 2024

Аннотация В настоящее время не теряют актуальности методы обработки изображений, в том числе методы выделения границ на цифровых изображениях, которые часто применяются в системах технического зрения для выполнения дальнейшего распознавания. В данной статье рассмотрены различные подходы к настройке параметров, используемых в модификации детектора Канни выделения границ на основе модели энергетических признаков вейвлетпреобразования, позволяющие автоматизировать алгоритм и снизить временные затраты на его выполнение. Рассмотрены основные различающиеся от детектора Канни этапы данной модификации и приведено их описание. Для таких этапов как формирование изображения направления градиентов и двойная пороговая фильтрация выполнен анализ возможных подходов вычисления требуемых параметров. Кроме того, представленный алгоритм обработки изображения применен к стандартным тестовым изображениям и проведён анализ полученных результатов. В результате при обработке цифровых изображений посредством модифицированного алгоритма Канни для формирования изображения направлений градиентов предлагается использовать подход на основе расчета отношения значений вертикальных и горизонтальных детализирующих коэффициентов, полученных при выполнении вейвлетпреобразования. Для расчета параметров этапа двойной пороговой фильтрации предлагается использовать подход на основе вычисления верхнего порогового значения посредством гистограммы матрицы направлений градиентов. Полученные результаты могут применяться для настройки модифицированного алгоритма Канни, который в свою очередь позволяет с меньшими временными затратами выполнять выделение границ на цифровых изображениях, что может использоваться в системах технического зрения, работающих в режиме реального времени. Таким образом, произведен выбор наиболее оптимальных с точки зрения уменьшения вычислительных и временных затрат на выполнение алгоритма методов для вычисления его параметров. Также предложено дальнейшее направление работ для повышения эффективности представленных подходов в части качества получаемых в результате применения модификации изображений, предложены варианты дальнейшей обработки для получения более четких границ.

Abstract Currently, image processing methods, including methods of boundary detection in digital images, which are often used in technical vision systems to perform further recognition, do not lose their relevance. This article discusses different approaches to configure settings which are used to modify Canny detector for the allocation of boundaries based on the model of energy characteristics of wavelet transform. Main stages of this modification are considered and their description is given. For such stages as the formation of gradient directions image and double threshold filtering, the analysis of possible approaches to calculating the required parameters is performed. In addition, presented image processing algorithm is applied to standard test images and analysis of acquired results is carried out. As a result, an approach based on the calculation of ratio of the values of vertical and horizontal detailing coefficients obtained during the wavelet transform, is proposed for the processing of digital images by means of modified Canny algorithm to form an image of gradient directions. It is proposed to use an approach based on the calculation of the upper threshold value by means of a histogram of the gradient direction matrix to calculate the parameters of the double threshold filtering stage. Obtained results can be used to configure modified Canny algorithm, which in turn allows for less time to perform the allocation of the boundaries on digital images, which can be used in realtime vision systems. Thus, the choice of the most optimal methods in terms of reducing the computational and time costs for the algorithm to calculate its parameters is made. Further direction of work to improve the efficiency of presented approaches in terms of the quality of resulting image modification and options for further processing to obtain clearer boundaries are proposed.