Наукові конференції, Научные конференции » Сучасний соціокультурний простір 2013 (18-20.09.13 » Сідлецький М. О, Кормановський С. І. ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗОБРАЖЕННЯ ПОВЕРХНІ У ВИГЛЯДІ БІНАРНОЇ МОДЕЛІ З ВИДІЛЕННЯМ ГЕОМЕТРИЧНИХ ОЗНАК

Сідлецький М. О, Кормановський С. І. ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗОБРАЖЕННЯ ПОВЕРХНІ У ВИГЛЯДІ БІНАРНОЇ МОДЕЛІ З ВИДІЛЕННЯМ ГЕОМЕТРИЧНИХ ОЗНАК

Категорія: Сучасний соціокультурний простір 2013 (18-20.09.13, Сучасні інформаційні технології

УДК 519.876.2: 681.327

 

ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗОБРАЖЕННЯ ПОВЕРХНІ У ВИГЛЯДІ БІНАРНОЇ МОДЕЛІ З ВИДІЛЕННЯМ ГЕОМЕТРИЧНИХ ОЗНАК

Сідлецький М. О, Кормановський С. І.

Вінницький національний аграрний університет, Україна, м. Вінниця,

вул. Сонячна 3, 21008

У статті представлено структурну модель поверхні обертання, відповідно до якої сформовані функції зв'язності. Отримані функції можуть застосовуватися як ознаки для задач розпізнавання. При цьому вони мають високу інформативність, прості в обчисленнях і орієнтовані на паралельні матричні структури.

Ключові слова: структурна модель, зображення, геометричні ознаки, розпізнавання.

 

Сидлецкий Н. А., Кормановский С. И. Представление изображения в виде бинарной модели с выделением геометрических признаков / Винницкий национальный аграрный университет, Украина, Винница.

В статье представлена структурная модель поверхности вращения, в соответствии с которой сформированы функции связности. Полученные функции могут применяться как признаки для задач распознавания. При этом они имеют высокую информативность, простые в вычислениях и ориентированы на параллельные матричные структуры.

Ключевые слова: структурная модель, изображения, геометрические признаки, распознавания.

 

Sidletskiy M. O., Kormanovskiy S. I. Presentation of the surface image in the form of a binary model with the release of geometric characteristics / Vinnitsa national agrarian University, Ukraine, Vinnitsa.

The article presents a structural model of the surface of rotation according to which new connectivity options. There are the functions can be used as signs for recognition tasks. They have high information, common in the computing and focused on the parallel matrix structure.

Key words: structural model, image, geometric signs of recognition.

 

Вступ. У різноманітних галузях науки і техніки все більше місце займає автоматична обробка зображень. Одна з найвагоміших задач такої обробки є задача розпізнавання зображень. Відомі розроблені методи та засоби розпізнавання є дуже різними і залежать від типу зображень. Серед великої кількості зображень існують такі, які є окремими закономірними поверхнями або їх сукупністю, у тому числі поверхні обертання. У сільськогосподарському виробництві прикладами таких об’єктів можуть бути цукрові та кормові буряки, картопля, фруктові плоди тощо. Один з підходів до розв’язання цієї задачі полягає в тому, що система представляє зображення об’єкта, що потрапляє в поле її зору у вигляді формальної моделі і порівнює цю модель з еталонною моделлю. Якщо результат задовольняє певним критеріям, то виноситься судження про форму поверхні і, відповідно, про подальші дії роботу чи системи. Отже, важливим моментом є формування такої моделі поверхні, яка є оптимальною за інформативністю, простотою та часом визначення.

Найпростішим методом є представлення зображення поверхні у вигляді бінарної моделі, обчислення її геометричних характеристик, з яких формується вектор ознак, і співставлення отриманого вектору з векторами еталонних зображень [1-3]. Недоліками такої моделі є необхідність в наявності різкого контрасту між фоном та поверхнею об’єкту, обмеженість повороту об’єкту площиною, яка паралельна площині зображення. Один з відомих методів отримання інформації про форму об’єкту – метод стереофотометрії [1]. Цей метод дозволяє отримати зображення за допомогою одної камери, але при різному освітленні. Діаграма, яку отримано в результаті, описує орієнтацію частин поверхні, які відповідають елементам на зображенні. Таким чином голкові діаграми, що представляють орієнтацію поверхні, співставляються з прототипами об’єктів, які були запам’ятовані раніше.

Відомим є метод надання зображення поверхні у вигляді полігональної моделі [2]. Для такої моделі в якості примітивів використовуються вершини (точки у просторі) та відрізки прямих (вектори), з яких будуються полілінії (полігони) та полігональні поверхні. Головним елементом моделі є вершина. Координати вершини визначаються в декартовій системі параметрами x, y та z. Лінія задається двома вершинами, полілінія представляє собою незамкнену ламану лінію, полігон – замкнену ламану лінію. Полігон моделює плоский об’єкт. Кілька граней складають об’єкт у вигляді полігональної поверхні.

У сучасній комп’ютерній графіці полігональна модель є найпоширенішою. Її переваги: зручність масштабування об’єктів, невеликій обсяг даних для опису простих поверхонь, апаратна підтримка багатьох операцій. До недоліків можна віднести те, що алгоритми виконання топологічних операцій досить складні. Також має місце той факт, що при моделюванні апроксимація поверхні складної форми плоскими гранями призводить до значної похибки.

Один з методів представлення поверхні – воксельна модель [3]. Об’єкт надано у вигляді тривимірного масиву об’ємних кубічних елементів. Кожен воксель має свої характеристики: колір, прозорість тощо. Повна прозорість вокселя означає порожність у відповідній точці об’єму. Чим більше вокселів в певному об’ємі, тим точніше моделюються поверхні. Позитивні якості воксельної моделі: можливість представлення внутрішньої структури об’єкту, просте виконання топологічних операцій. До недоліків можна віднести: велика кількість інформації, що необхідна для надання об’ємних даних, відповідно великі витрати пам’яті, проблеми з роздільною здатністю при збільшенні чи зменшенні зображення.

Для здійснення процесу розпізнавання поверхні зазвичай використовують не саму модель, а певні її характеристики - ознаки. В основному це використовується у геометричному методі розпізнавання [3, 4]. Вектор геометричних ознак об’єкту в певному сенсі теж є моделлю. Але для розпізнавання поверхонь при такому підході необхідно обчислювати ознаки поверхонь в різних проекціях, що не завжди можна здійснити.

Метою роботи є поєднання цих двох підходів, а саме, розробка та дослідження моделі поверхні обертання, яка дає змогу отримати ознаки з високою інформативністю, бути простою в обчисленні та орієнтованою на паралельні обчислювальні структури.

Повний варіант статті за посиланням Stattya_Cidleckiy-Kormanovskiy.doc [74 Kb] (cкачиваний: 1)

 

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:
Коментар:
Введите код: *

Карта сайту

^