Разработка системы выделения контуров образов графических изображений

1.

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА
студента группы м102
Левченко Андрея Станиславовича
по теме:
«Разработка системы выделения
контуров образов графических
изображений»
1

2. Постановка задачи

На вход системы подается произвольное
изображение, в формате BMP, приведенном в 8
битные градации серого. На выходе системы
требуется получить изображение, содержащее
выделенные края образов исходного
изображения.
2

3. Детекторы краев

Canny
SUSAN
Roberts
Sobel
Prewitt
3

4. Метод фазовой конгруэнции

Разложения в ряд Фурье прямоугольного и треугольного сигналов
n0
An cos( n( x) ( x))
n
,
PC( x) max
( x) [0;2 ]
An
n
где
An - амплитуда n-ого компонента Фурье,
n n x n0, n0 - начальная фаза n-ого компонента Фурье
4

5. Модель локальной энергии

E( x) I ( x) iH ( x),
где
I ( x)
- исходный сигнал
H ( x)
- преобразование
Гильберта исходного
сигнала
| E( x)| I 2( x) H 2( x)
| E( x)| PC( x) An
n
5

6. Вычисление Фазовой Конгруэнции

2
2
I
(
x
)
H
( x)
PC( x)
An
n
как преобразовать
данный метод для
двумерных сигналов?
плохая пространственная
локализация при
использовании
Фурье-анализа
6

7. Вычисление фазовой конгруэнции с помощью вейвлетов

Логарифмический фильтр Габора:
(ln( / 0 ))2
G( ) exp
2
2(ln(k / 0 ))
где
0
- центральная частота фильтра
k - коэф., при котором k / 0 const, 0
An ( x)
n
n
| E ( x) |
n
( I ( x) M ne ( x))2 ( I ( x) M no ( x))2 ,
I ( x) M ne ( x)
2
n
2
o
I ( x) M n ( x) ,
где M ne ( x ) - четный фильтр,
M no ( x ) - нечетный
7

8. Поэтапная схема вычисления фазовой конгруэнции

8

9. Обобщение метода фазовой конгруэнции на случай двумерного сигнала

Функция обеспечивающая поворот фильтра:
( 0 )2
G( ) exp
,
2
2
где 0
- ориентация фильтра
s , где s – коэффициент углового
масштабирования, а – угол между
фильтрами со смежными ориентациями
9

10. Объединение результатов работы фильтров различной ориентации

i Q(|Ei ( x)| Ti )
PC ( x)
,
Ani ( x)
i n
1 1 / m
Ti k A0 i
,
1 1/ m
где i – номер ориентации
x, x 0
Q( x)
0, x 0
N
где
Ti - оценка отклика шума в результатах
применения банка фильтров;
k ~ 2.5 (коэффициент шумоподавления);
m – коэффициент масштабирования
вейвлет-фильтров;
N – число масштабов вейвлет-фильтров;
A0 i e ln A0i ( x )
– оценка отклика шума
на фильтр наименьшего
масштабе.
10

11. Постобработка

Немаксимальное подавление
Пороговый гистерезис
11

12. Программная реализация

Программный комплекс реализован на языке сценариев MATLAB
12

13. Пример работы детектора «Фазовая конгруэнция»

13

14. Сравнение с детектором краев Canny

Минусы детектора Canny:
• Дублирование линий
• Сложность выбора порога
при большой разности
перепадов яркости на
одном изображении
14

15. Результаты дипломной работы

проанализирована проблема выделения контуров образов в
графических изображениях
формализован математический аппарат детектора фазовой
конгруэнции
разработан программный комплекс, решающий поставленную
задачу
проведено множество экспериментов, изучено влияние
различных параметров на качество функционирования
системы, внесены некоторые изменения, позволившие
улучшить получаемые результаты
15

16. Спасибо за внимание !

16