Метод стереоизмерений по цифровым изображениям — страница 3

  • Просмотров 182
  • Скачиваний 15
  • Размер файла 60
    Кб

недостатки. Имеется в виду необходимость подбора оптимальной ширины функции Гаусса, от которой в значительной степени зависит точность определения координат хЦ, уЦ. Выбор величины 2G, в свою очередь, зависит от уровня шума, уровня квантования изображения и размеров маркированной точки. Достаточно сказать, что изменение величины 2а на 0, 5 приводит к размыванию границ на 1 пиксель. Кроме того, вычисление центра фигуры на основе (1)

совершенно не защищено от влияния локального шума, наличие которого может привести к грубым ошибкам. Источником такого шума могут быть блики, тени, посторонние изображения объектов, попавшие в пределы окна с маркированной точкой и т. д. В данной работе предлагается другой подход, основанный на использовании уравнения фигуры маркированной точки для определения координат хЦ, уЦ. В этом случае появляется возможность подавлять

пиксели, принадлежащие не только общему, но и локальным шумам. Вычислительная процедура состоит из двух этапов. Первый этап заключается в выделении границ маркированной точки. На втором этапе определяются координаты хЦ, уЦ на основе уравнения фигуры. Выделение границ маркированной точки основано на вычислении первой производной функции изображения f(x, у). Первая производная в любой точке изображения получается из величины

градиента в этой точке. Существует много способов вычисления производных от изображения. Наибольшее распространение получили способы, основанные па свертке изображения в некоторой окрестности с центром в точке (х, у) с так называемой маской (оператором) H тех же размеров. Градиент изображения G можно записать в общем виде как двумерный вектор: (4) где Нx, Hy — маски; * — обозначение операции свертки. В качестве Нх, Ну использован

оператор Собеля для окрестности 3x3: (5) Величина градиента в точке вычисляется как (6) Определение координат центра маркированной точки рассмотрим на примере круга: (7) Это уравнение составляется для всех точек, имеющих ненулевые значения градиентов в пределах фрагмента изображения. Решение выполняется по способу наименьших квадратов методом последовательных приближений. Каждому уравнению присваивается вес в зависимости от

величины градиента: (8) где Gmax — максимальное значение градиента в пределах фрагмента изображения; Gi — значение градиента для данного (i) пикселя изображения. Вес, вычисленный по (8), играет роль фильтра, который подавляет энергетические шумы (порядка 20%) и сужает область пикселей, принадлежащих границе контура, которая получается размытой из-за условий съемки и преобразований (6) примерно до +/-1 пикселя. С целью уменьшения влияния