Примечание. Типы используемых фильтров

ВВЕДЕНИЕ

Рабочими программами дисциплин «Информационные устройства и системы в робототехнике» и «Информационные устройства и системы в мехатронике» для студентов специальностей 21.03.00 и 07.18.00, обучающимся по направлению 65.20.00 «Мехатроника и робототехника», предусмотрено выполнение лабораторных работ.

Данные методические указания посвящены изучению алгоритмов и программ, предназначенных для обработки и распознавания изображений в системах технического зрения.

Представлены методические указания по выполнению 4-х лабораторных работ.

Первая лабораторная работа посвящена ознакомлению с методами фильтрации изображений и выбору фильтров в зависимости от конкретного изображения.

Вторая лабораторная работа посвящена ознакомлению с некоторыми существующими методами оконтуривания изображений и исследованию целесообразности выбора методов оконтуривания в зависимости от конкретного изображения.

Целью следующей лабораторная работы является ознакомление с одним из методов поиска признаков изображения объекта, представленного в форме многоугольника.

Целью последней лабораторной работы является изучение предложенного авторами метода распознавания объектов, которые можно аппроксимировать многоугольниками.

 

 

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1

Фильтрация изображений

Цель работы: ознакомление с программой «Фильтрация изображений»; ознакомление с некоторыми существующими методами фильтрации изображений; исследование целесообразности выбора фильтров в зависимости от конкретного изображения.

Время выполнения работы: 4 учебных часа.

Теоретическая часть

Системы технического зрения относятся к числу самых мощных средств повышения функциональной гибкости роботизированного производства. С помощью СТЗ робот способен получить наиболее полную информацию о форме и окраске объектов, их количестве, местоположении и других свойствах. Благодаря СТЗ роботы стали применяться в таких операциях, как контроль качества готовой продукции, учет и измерение.

Несмотря на продолжающийся рост количества разнообразных применений систем технического зрения, в основе функционирования каждой отдельной системы лежит относительно небольшой набор типичных средств и методов. В частности, в каждую систему неотъемлемой частью предварительной обработки изображения входит  фильтрация.

Необходимость фильтрации вызвана не всегда удовлетворительным для обработки качеством изображения. Если на вход системы распознавания будет подано изображение, содержащее помехи (шумы), то распознавание может быть существенно затруднено, а при большом количестве помех невозможно.

За шум на изображении может приниматься его минимальный элемент (пиксел), цветовые характеристики которого значительно отличаются от характеристик соседних с ним элементов. Такие шумовые пикселы бывают единичными, но также могут объединяться в группы, образуя шумовые области в виде пятен, полос и т.д.

Под фильтрацией изображения понимают процесс вычисления цветовых характеристик пиксела или группы пикселов (области) согласно известному закону. После их нахождения цвета текущего пиксела заменяются на вновь вычисленные. Для более качественной фильтрации целесообразно перейти от цветного к полутоновому изображению.

Следует отметить, что реальные условия съемок не дают идеального качества получаемых изображений. Оно зависит от многих параметров, таких как: освещенность, состояние поверхности зоны съемок и самих объектов съемок, качества аппаратуры. Из практики известно, что изображения даже с цифровой аппаратуры требуют предварительной фильтрации.

Из-за разнообразия условий съемки, а следовательно, из-за большого различия в качестве получаемых изображений невозможно применять единый закон фильтрации для всех случаев. На практике для конкретного изображения применяют специально подобранный для его обработки фильтр или группу фильтров.

Усредняющие фильтры

На практике большое значение получили усредняющие фильтры. 

В простейшем варианте яркость каждого пиксела обрабатываемого изображения устанавливается равной среднему значению яркостей окружающих его пикселов. Такой подход приводит к размыванию контраста. Принцип действия одномерного усредняющего фильтра поясняется на рисунке 1.

Рис.1

На графике по горизонтали отложены координаты точек, а по вертикали –их яркости. В результате получается профиль строки. На левом графике изображен профиль до фильтрации, на правом – после.Улучшенный вариант алгоритма усреднения заключается в том, что значение пиксела изменяется на среднее только при условии, что оно отличается от него более чем на величину порога Ψ. См. пример на рис. 2.

	A1	A2	A3
	A8	x	A4
	A7	A6	A5

Рис.2

, где i – количество пикселов в окне, яркости которых учитываются для определения яркости центрального пиксела; А – яркость каждого пиксела, значение которой учитывается для определения яркости центрального пиксела; X – центральный пиксел окна.Как видно из формулы, для определения яркости элемента X используются значения яркостей 8 окружающих его элементов. Такой фильтр называется восьмисвязанным (см. рис 3).

 

 

 

 

                                    Рис.3

 

Также может использоваться фильтр, значение яркости среднего элемента которого зависит от яркостей 4 окружающих его элементов. Этот фильтр носит название четырехсвязанного. На рис.4 изображен принцип четырехсвязанности.

 

 

 

 

 

Рис.4

 

Медианная фильтрация

Подавление изолированных помех с минимальным размыванием контраста обеспечивается за счет двухмерной медианной фильтрации. Это нелинейный метод обработки изображений, позволяющий убрать резкие выбросы.

Одномерный медианный фильтр представляет собой скользящую строку, охватывающуе нечетное число элементов изображения. Центральный элемент заменяется медианой всех элементов изображения в окне. Медианой последовательности a ₁ , a ₂ ,…, a_N для нечетного N является тот ее элемент, для которого существуют (N-1)/2 меньших или равных ему по величине и (N-1)/2 больших или равных. Например, если в окно размером 5 попали элементы 1,1,7,3,4, то центральный элемент (7) необходимо заменить на медиану 3.

Принцип действия одномерного медианного фильтра поясняется на рис 5.

 

Рис.5

 

По горизонтали отложена координата точки, по вертикали – значение её яркости. Получается двумерный профиль. Для фильтруемой точки берутся значения ее соседей и заносятся в таблицу. Затем находят медиану. Значение яркости текущего пиксела меняется на значение медианы.

Таким образом, если в точке был выброс, то она не попадает в отфильтрованное изображение. Ступеньки же остаются без изменения. Если сравнить усреднение и медианную фильтрацию, то легко заметить различия в конечных результатах.

Двумерный медианный фильтр, который представляет собой окно, обладает большим размывающим действием, чем одномерный. Нежелательное размывание контраста можно частично преодолеть, подбирая форму окна.

Известно, что фильтр с квадратным окном приводит к разрушению углов изображения. Крестообразный фильтр не имеет таких негативных проявлений.

Интерфейс программы

Интерфейс программы выполнен в виде окна с соответствующими информативными полями и вкладками задания и изменения режимов.

При начале работы пользователь должен открыть окно выбора необходимого изображения. Для того, чтобы открыть изображение, необходимо выбрать вкладку File \ Open. При этом откроется диалоговое окно, в котором можно выбрать требуемое изображение. В окне есть возможность предпросмотра изображения.

Среди набора изображений есть 2 вида графических файлов.

Файлы, в название которых входит слово «etalon» содержат эталонные изображения объектов. Остальные файлы содержат искаженные образы объектов, которые необходимо, отфильтровать, оконтурить, вычислить признаки объекта и распознать, сравнивая с эталонами.

Сначала пользователь должен выбрать изображение, которое не является эталоном.

Задание

1. Запустить файл программы Lab 1 filter . exe .

2. Используя меню Fail / Open выбрать файл с изображением формата BMP.

3. Переходим от цветного изображения к полутоновому, активизируя опцию Серый.

4. Во вкладке Фильтры выбрать необходимый фильтр. Фильтрация будет проведена автоматически. При желании отфильтрованный файл можно сохранить на диск, используя меню Fail / Сохранить.

5. Каждый файл с изображением обработать всеми возможными фильтрами. При этом необходимо сравнить результаты и сделать вывод об эффективности, достоинствах и недостатках каждого метода фильтрации. Для того чтобы привести изображение к исходному виду без повторного его открытия через меню Fail / Open, необходимо нажать кнопку меню Обновить.

Содержание отчёта

1. Название работы.

2. Цель работы.

3. Задание.

4. В отчете следует отразить эффективность действия каждого фильтра на каждое изображение, а также выписать фильтры, которые позволяют лучше всего подавить помеху для соответствующего изображения.

Контрольные вопросы

1. Поясните особенности усредняющей фильтрации.

2. Что такое медианный фильтр?

3. Объясните методику проведения машинных экспериментов.

Примечание. Типы используемых фильтров

Фильтры 1 и 2 - усредняющие 4-связные соответственно без учета и с учётом центрального пиксела.

Фильтры 3 и 4 - усредняющие 8-связные соответственно без учета и с учётом центрального пиксела.

Фильтр 5 - усредняющий 8-связный с порогом фильтрации без учета центрального пиксела.

Фильтры 6 и 7 – медианные соответственно 8- и 4-связные с учетом центрального пиксела.

Фильтр 8- медианный фильтр в виде креста 5*5 с учетом центрального пиксела.