Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур
Представлений програмний продукт для розробки алгоритмів і програм із знаходження об'єктів і текстур у зображеннях на основі ознак, обчислених з гістограми перепадів яскравості, в поєднанні як із стандартними ознаками, так і запропонованими користувачем. Приведені приклади практичного застосува...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
|---|---|
| Datum: | 2019 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2019
|
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168474 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур / І.О. Лєзін, О.Ф. Кібець // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 36-39. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-168474 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Лєзін, І.О. Кібець, О.Ф. 2020-05-03T12:23:04Z 2020-05-03T12:23:04Z 2019 Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур / І.О. Лєзін, О.Ф. Кібець // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 36-39. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168474 Представлений програмний продукт для розробки алгоритмів і програм із знаходження об'єктів і текстур у зображеннях на основі ознак, обчислених з гістограми перепадів яскравості, в поєднанні як із стандартними ознаками, так і запропонованими користувачем. Приведені приклади практичного застосування цієї програми. Представлен программный продукт для разработки алгоритмов и программ по нахождению обьектов и текстур в изображениях на основе признаков, вычисленных по гистограмме перепадов яркости в сочетании как со стандартными признаками, так и предложенных пользователем. Приведены примеры использования программы. The purpose of this work is to quickly search for suitable features and simplify the writing of programs for searching textures and objects for different types of images. In this program the method of the pixel sliding window on the image is used. Results. Examples of the use the program for a number of images are given, and as a practical application, the searching for defects in images during resistance spot welding is shown. Conclusion. The tool allows not only to find the optimal features for the searching the different types of textures, but also to be used to search for various objects that are not textures. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Комп’ютерні засоби, мережі та системи Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур Selection of sings for searching objects on a texture background Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур |
| spellingShingle |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур Лєзін, І.О. Кібець, О.Ф. |
| title_short |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур |
| title_full |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур |
| title_fullStr |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур |
| title_full_unstemmed |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур |
| title_sort |
вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур |
| author |
Лєзін, І.О. Кібець, О.Ф. |
| author_facet |
Лєзін, І.О. Кібець, О.Ф. |
| publishDate |
2019 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Selection of sings for searching objects on a texture background |
| description |
Представлений програмний продукт для розробки алгоритмів і програм із знаходження об'єктів і текстур у зображеннях на основі ознак, обчислених з гістограми перепадів яскравості, в поєднанні як із стандартними ознаками, так і запропонованими користувачем. Приведені приклади практичного застосування цієї програми.
Представлен программный продукт для разработки алгоритмов и программ по нахождению обьектов и текстур в изображениях на основе признаков, вычисленных по гистограмме перепадов яркости в сочетании как со стандартными признаками, так и предложенных пользователем. Приведены примеры использования программы.
The purpose of this work is to quickly search for suitable features and simplify the writing of programs for searching textures and objects for different types of images. In this program the method of the pixel sliding window on the image is used. Results. Examples of the use the program for a number of images are given, and as a practical application, the searching for defects in images during resistance spot welding is shown. Conclusion. The tool allows not only to find the optimal features for the searching the different types of textures, but also to be used to search for various objects that are not textures.
|
| issn |
1817-9908 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168474 |
| citation_txt |
Вибір ознак для пошуку об’єктів на фоні текстур / І.О. Лєзін, О.Ф. Кібець // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 36-39. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT lêzínío vibíroznakdlâpošukuobêktívnafonítekstur AT kíbecʹof vibíroznakdlâpošukuobêktívnafonítekstur AT lêzínío selectionofsingsforsearchingobjectsonatexturebackground AT kíbecʹof selectionofsingsforsearchingobjectsonatexturebackground |
| first_indexed |
2025-11-26T10:25:47Z |
| last_indexed |
2025-11-26T10:25:47Z |
| _version_ |
1850618673905008640 |
| fulltext |
Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 36
Вибір ознак для пошуку об’єктів
на фоні текстур
І.О. Лєзін, О.Ф. Кібець
Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, 03187, м. Київ, проспект Академіка Глушкова, 40,
sudak52@ukr.net, kibeclf@ukr.net
I.O. Lezin, O.F. Kibec
SELECTION OF SIGNS FOR SEARCHING OBJECTS
ON A TEXTURE BACKGROUND
Abstract. When searching for a variety of objects on the
surface, texture analysis is quite important. The texture
contains information about the objects and their interaction
with the surrounding space and assists, ultimately, to the
selection of the contours of individual objects in a complex
scene. One of the main factor that affects on the accuracy and
speed of the searching is the correct choice of texture
features. Brightness differences of adjacent pixels play one of
the key roles in searching not only a variety of textures on
images, but also objects of non-texture type. So a software for
developing algorithms and programs for locating objects and
textures in images, based on features calculated from the
histogram of brightness differences in combination with both
standard features and the ones proposed by the developer, is
presented. The purpose of this work is to quickly search for
suitable features and simplify the writing of programs for
searching textures and objects for different types of images. In
this program the method of the pixel sliding window on the
image is used. Results. Examples of the use the program for a
number of images are given, and as a practical application,
the searching for defects in images during resistance spot
welding is shown. Conclusion. The tool allows not only to find
the optimal features for the searching the different types of
textures, but also to be used to search for various objects that
are not textures. In addition, the fact that its programming
language is C++ allows you to transfer the developed
programs to modern controllers with minimal effort. In
addition, the program determines how much of the entire weld
surface is occupied by defects.
Key words: texture, histogram, differential, object.
Анотація. Представлений програмний продукт для
розробки алгоритмів і програм із знаходження об'єктів і
текстур у зображеннях на основі ознак, обчислених з
гістограми перепадів яскравості, в поєднанні як із
стандартними ознаками, так і запропонованими кори-
стувачем. Приведені приклади практичного застосування
цієї програми.
Ключові слова: текстура, гістограма, перепад, об’єкт.
Аннотация. Представлен программный продукт для
разработки алгоритмов и программ по нахождению
І.О. ЛЄЗІН, О.Ф. КІБЕЦЬ, 2019
обьектов и текстур в изображениях на основе при-
знаков, вычисленных по гистограмме перепадов яркости
в сочетании как со стандартными признаками, так и
предложенных пользователем. Приведены примеры ис-
пользования программы.
Ключевые слова: текстура, гистограмма, объект.
Вступ. За пошуком різноманітних об’єктів
на зображеннях аналіз текстур має досить важ-
ливе значення. Текстура містить інформацію про
поверхню об'єктів та їхню взаємодію з нав-
колишнім простором і сприяє, в остаточному
підсумку, виділенню обрисів окремих об'єктів на
складній сцені. Одним із основних факторів,
який впливає на точність і швидкість пошуку є
правильний вибір текстурних ознак і алгоритмів
їх обчислення [1]. Різниці яскравостей суміжних
пікселів відіграють одну з ключових ролей при
знаходженні не тільки різноманітних текстур на
зображеннях, але і об’єктів не текстурного типу
[3]. На рис. 1 показано регулярну текстуру з
об’єктом не текстурного типу. Якщо побудувати
графіки різниць яскравостей суміжних пікселів
для рядка і стовпця зображення на перетині яких
знаходиться такий об’єкт, то на них можна легко
побачити координати відхилень від регулярності
текстури, які належать цьому об’єкту.
РИС. 1. Різниці яскравостей в окремому рядку і стовпці
зображення
ВИБІР ОЗНАК ДЛЯ ПОШУКУ ОБ’ЄКТІВ НА ФОНІ ТЕКСТУР
Computer means, networks and systems. 2019, N 18 37
Опираючись на це, автори створили про-
граму, що дозволяє на основі розрахунку гісто-
грами перепадів яскравості знаходити ознаки як
відомі, так і запропоновані авторами, та пара-
метри ковзного вікна, за якими здійснюється
пошук об’єктів і текстур на зображенні, що пред-
ставлене матрицею яскравості MatrBr.
I. Опис програми
Програма, блок-схема якої показана на рис. 2,
написана на мові C ++ Builder і складається із
чотирьох модулів.
РИС. 2. Блок-схема програми
У кожному із модулів реалізований алго-
ритм, що використовує ковзне по зображенню
вікно. Спочатку для шуканого об’єкта у вікні,
розмір якого задається користувачем, обчис-
люються матриці різниць яскравостей суміжних
пікселів по вертикалі і горизонталі – MatrDifV,
MatrDifH. Елемент цих матриць обчислюється
як різниця за модулем значень суміжних еле-
ментів матриці яскравості MatrBr.
Для матриці по горизонталі:
MatrDifH [x, y]=abs(MatrBr[x, y] –
– MatrBr[x+delta, ]);
Для матриці по вертикалі:
MatrDifV [x, y]=abs(MatrBr[x, y] –
– MatrBr[x, y+delta]);
де delta – відстань між суміжними пікселами.
На основі цих матриць обчислюються такі
ознаки запропоновані авторами:
- середня величина перепадів яскра-
вості суміжних пікселів по вертикалі і горизон-
талі MiddlV, MiddlH:
MiddlV=
heigtwidth
jiMatrDifV
width
i
heigt
j
0 0
]][[
,
MiddlH=
heigtwidth
jiMatrDifH
width
i
heigt
j
0 0
]][[
,
де, width – ширина ковзного вікна, heigt –
висота;
- кількість нульових перепадів по
вертикалі і горизонталі ZPV, ZPH;
- кількість перепадів, що перевищують
середню величину у тричі по вертикалі і
горизонталі PixMiddlV3, PixMiddlH3;
- кількість перепадів, що знаходяться у
діапазоні від трьох до п’яти від середньої
величини PixMiddlV3_5, PixMiddlH3_5;
- кількість перепадів, що перевищують
середню величину у п’ять разів PixMiddlV5,
PixMiddlH5;
- кількість перепадів, що перевищують
середнє значення у чотири рази MMH, MMV.
Практичне застосування програми показало,
що більш детальна розбивка гістограми і форму-
вання додаткових ознак лише збільшує обсяг
обчислень без поліпшення якості. Для оброб-
лених зображень при однаковій освітленості
зображення і шуканого об’єкта якість помітно
ПРОГРАМА
МОДУЛЬ1
ознаки:
PixMiddlV5
PixMiddlH5
PixMiddlV3-5
PixMiddlH3_5
PixMiddlV3
PixMiddlH3
MiddlBr
МОДУЛЬ2
ознаки:
MiddlV
MiddlH
MMH
MMV
MiddlBr
МОДУЛЬ3
ознаки:
ZPV
ZPH
MiddlV
MiddlH
MiddlBr
МОДУЛЬ4
Користувач
може
запрограму-
вати свій
набір ознак
І.О. ЛЄЗІН, О.Ф. КІБЕЦЬ
Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 38
підвищується, якщо вищезгадані ознаки допов-
нюються ознакою середньої яскравості –
MiddlBr, обчисленої по матриці яскравості для
цього ж вікна.
Набір ознак і розмір вікна обирає кори-
стувач. У процесі сканування зображення
ковзним вікном проводиться порівняння ознак,
обчислених для поточного вікна з такими ж
ознаками шуканого об’єкта чи текстури, і, якщо
різниця не перевищує обраний користувачем
поріг, то вважається, що серединний піксел
поточного вікна належить шуканому об’єкту чи
текстурі.
Для підвищення якості розпізнавання
програма дає можливість користувачу:
- змінювати набір ознак, не тільки
вибираючи потрібний модуль програми, але і
виділяючи необхідні ознаки всередині самого
модуля;
- враховувати обрані ознаки в програмі –
по або по ;
- змінювати розмір ковзного вікна;
- вибирати відстань між суміжними
пікселами при обчисленні матриць різниць
яскравостей;
- попередньо фільтрувати зображення
різними методами перед пошуком об'єктів.
II. Результати роботи програмного
забезпечення
На рис. 3 зверху – текстура з двома від-
хиленнями від регулярності, знизу – знаходження
цих відхилень шляхом їх чорніння. Такі текстури
можуть бути використані як для тестування
програмного продукту, так і для першого
наближення при пошуку оптимальних ознак та
їх параметрів.
При обробці зображення (рис. 4) викори-
стовувалися ознаки MiddBr, MiddlV, MiddlH
модуля 3, розмір ковзного вікна 24x24, поріг – 0.2.
Результат роботи рис. 5. Програма також
дозволяє знаходити область зображення, що
не належить шуканому об’єкту або текстурі
(рис. 6).
Крім того, програма є відкрита – в неї
можуть додаватися нові модулі, а в останньому
користувач має можливість вибрати і запро-
грамувати запропоновані ним набір ознак.
ІІІ. Практичне застосування програми
Програмний продукт був застосований для
пошуку дефектів при контактному точковому
РИС. 3. Тестове зображення
РИС. 4. Початкове зображення з шуканою текстурою
РИС. 5. Чорніння знайденої текстури
РИС. 6. Чорніння області зображення, що не належить
шуканій текстурі
ВИБІР ОЗНАК ДЛЯ ПОШУКУ ОБ’ЄКТІВ НА ФОНІ ТЕКСТУР
Computer means, networks and systems. 2019, N 18 39
зварюванні. Зображення бездефектної поверхні
зварювання являє собою регулярну текстуру, а
будь які відхилення від регулярності є дефектом
(рис. 7). На рис. 8 дефекти зачорнені.
Крім того, програма визначає, яку частину
від усієї поверхні зварювання займають дефекти.
РИС. 7. Оригінальне зображення поверхней зварювання
РИС. 8. Дефекти виділені чорнінням
Висновок. Програма дозволяє не тільки
знаходити оптимальні ознаки для знаходження
різних типів текстур, а й застосовуватися для
пошуку різноманітних об’єктів, які не являють
собою текстури [2]. Крім того, те, що мовою
програми є C++, дозволяє її з мінімальними
трудовитратами застосовувати у сучасних кон-
тролерах. Код програми можна отримати за
електронною адресою sudak52@ukr.net.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
1. Васильева Н.С. Методы поиска изображений по
содержанию. Программирование. 2009. № 3. С. 58–64.
2. Boyun V. Bioinspired Approaches to the Selection a
Processing of Video Information. Proceedings of the 2018
IEEE Second International Conference on Data Stream
Mining&Processing(DSMP). (Lviv, Ukraine 21–25 Aug.
2018). Vol. 1. P. 400–412.
3. Боюн В.П. Динамическая теория информации.
Основы и приложения. Киев: Издание ИК НАНУ.
2000. 256 с.
REFERENCES
1. Vasilyeva N.S. Metodi poiska izobrazhenie po
soderzganiu. Programirovanie. 2009. № 3. S. 58–64.
2. Boyun V. Bioinspired Approaches to the Selection a
Processing of Video Information. Proceedings of the 2018
IEEE Second International Conference on Data Stream
Mining&Processing(DSMP). (Lviv, Ukraine 21–25 Aug.
2018). Vol. 1. P. 400–412.
3. Boyun V.P. Dynamicheskaya teoriya informacii. Osnovi і
prilozheniya. Kiev: Izdanie IK NANU. 2000. 256 s.
Одержано 16.09.2019
|