Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Графика -> Гонсалес Р. -> "Цифровая обработка изображений" -> 285

Цифровая обработка изображений - Гонсалес Р.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений — М.: Техносфера, 2005. — 1072 c.
ISBN 5-94836-028-8
Скачать (прямая ссылка): cifrovayaobrabotkaizobrajeniy2005.djvu
Предыдущая << 1 .. 279 280 281 282 283 284 < 285 > 286 287 288 289 290 291 .. 349 >> Следующая

Пример 10.16: Применение метода выращивания областей при контроле качества сварки.
¦ На Рис. 10.40(a) приводится рентгеновское изображение сварного шва (горизонтальная темная область), в котором имеются несколько трещин и раковин (белые яркие полосы, идущие горизонтально посередине изображения). Мы хотим воспользоваться методом выраши-вания областей для сегментации участков изображения с дефектами сварки. Эти выделенные признаки могут применяться в целях технического контроля, включаться в базу хронологических данных, использоваться для управления автоматическим сварочным оборудованием и во многих других прикладных задачах.
10.4. Сегментация на отдельные области 877
а б в г
Рис. 10.40. (а) Изображение сварного шва с дефектами, (б) Центры кристаллизации. (в) Результаты выращивания областей, (г) Границы дефектов, выделенные при сегментации (показаны черным цветом). (Исходное изображение предоставлено компанией Х-ТЕК Systems, Ltd.).
Первоочередной задачей является определение начальных точек для выращивания. В данной конкретной задаче было установлено, что пиксели в зоне дефектов сварки обычно имеют значения вблизи максимально возможной яркости (в данном случае 255). Исходя из этой информации, в качестве начальных точек выбирались все пиксели со значениями 255. Выделенные таким способом точки исходного изображения представлены на Рис. 10.40(6). Обратите внимание, что многие из этих точек концентрируются вместе, образуя области кристаллизации.
Следующий шаг состоит в выборе критериев выращивания областей. В данном конкретном примере были выбраны два критерия присоединения пикселя к области: (1) Абсолютная величина разности значений яркости добавляемых пикселей и начальной точки должны быть меньше 65. Это число получено по гистограмме на Рис. 10.41 и
878 Глава 10. Сегментация изображений
UlUlj
L0
Рис. 10.41. Гистограмма изображения на Рис. 10.40(a).
равно разности между значением 255 и положением ближайшей слева значительной впадины. Одновременно, эта точка отображает максимальные значения яркости, достигаемые в темной области сварного шва. (2) Чтобы быть включенным в какую-либо область, пиксель должен быть 8-связанным по меньшей мере с одним пикселем из этой области. Если обнаружено, что некоторый пиксель связан более чем с одной областью, эти области сливаются в одну.
На Рис. 10.40(b) показаны области, полученные с помошью вышеизложенных критериев, начиная с центров кристаллизации, которые приведены на Рис. 10.40(6). При наложении границ этих областей на исходное изображение (см. Рис. 10.40(г)) видно, что данная процедура выращивания областей действительно приводит к сегментации дефектов сварки с допустимой степенью точности. Интересно отметить, что в данном случае не было необходимости указывать какие-то правила остановки, поскольку критерии, использованные для выращивания областей, оказались достаточными, чтобы изолировать области с интересующими признаками.
При обсуждении Рис. 10.26(6) в Разделе 10.3.1 отмечалось, что задачи с мультимодальными гистограммами в общем случае лучше решаются с помощью подходов, основанных на выращивании областей. Гистограмма на Рис. 10.41 является прекрасным примером мультимодальности. Эта гистограмма, а также результаты, полученные в Примере 10.16, подкрепляют утверждение о том, что даже в случае «хороших» гистограмм многоуровневая пороговая обработка является сложной проблемой. По результатам этого примера интуитивно ясно.
10.4. Сегментация на отдельные области 879
что такую задачу невозможно эффективно решить, исходя только из значений яркости. При решении данной задачи существенную роль играла связность.
10.4.3. Разделение и слияние областей
Описанная только что процедура выращивает области из множества начальных точек, играющих роль центров кристаллизации. Альтернативный подход состоит в том, чтобы провести первичное разбиение изображения на множество произвольных непересекающихся областей и в дальнейшем осуществлять слияние и/или разделение этих областей, стремясь выполнять условия, сформулированные в Разделе 10.4.1. Ниже излагается итеративный алгоритм разделения — слияния, который ориентирован на соблюдение этих ограничений.
Пусть вся область изображения обозначена R, и выбран предикат Р. Один из подходов к сегментации R состоит в том, чтобы последовательно разбивать ее на все более и более мелкие квадратные области R/, пока для каждой из них не будет выполняться условие P(Rj) = TRUE. Работа начинается со всей области изображения. Если P(R) = FALSE, изображение делится на четверти вертикальной и горизонтальной прямыми, проходящими через середину. Если для какой-то четверти предикат Р принимает значение FALSE, она аналогичным способом делится на более мелкие четверти, и так далее. Такой метод разбиения удобно представлять в форме так называемого квадродерева (т.е. дерева, у которого вершины, не являющиеся листьями, имеют в точности четыре потомка), как показано на Рис. 10.42. Отметим, что корень дерева соответствует целому изображению, а каждая другая вершина — какой-то из подобластей. В данном случае только область R4 подверглась дальнейшему разбиению.
Предыдущая << 1 .. 279 280 281 282 283 284 < 285 > 286 287 288 289 290 291 .. 349 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.