Основные теоретические сведения.

Лабораторная работа №1

Исследование методов моделирования контуров плоских изображений

Цель работы: изучить аналитические модели представления контуров плоских изображений.

Основные теоретические сведения.

Важную роль в контурном анализе играют бинарные по яркости многоточечные (распределенные) изображения.

Рис. 1.1. Пример представления бинарного изображения на квадратной сетчатке

Обозначим через исходное, а через – оцифрованное бинарное изображение (рис.1.1), причем яркости точки и клетки будут равны

Размер клетки (пиксела) сетчатки обычно выбирается из условия возможности восстановления по оцифрованному исходного изображения . Ошибки дискретизации вызываются наличием граничных пикселов, в пределах которых содержатся участки как фона, так и изображения объекта. После оцифровки каждый пиксел однозначно относится либо к фону, либо к изображению. Поэтому формы изображений и не совпадают. Величина ошибки дискретизации зависит не только от размеров пиксела, но и от вида критерия принятия решения о принадлежности каждого из пикселов фону или изображению. Критерий должен определять, какую часть клетки должно занимать изображение объекта, чтобы в ячейку ОЗУ сцен, соответствующую этому пикселу, была бы занесена единица. Для определенности примем следующее правило: если площадь изображения не менее половины площади пиксела, то в соответствующую ячейку ОЗУ заносится единица.

Граничные клетки отличаются от внутренних клеток изображения наличием в качестве соседней одной или нескольких фоновых клеток. При этом в качестве соседних к рассмотрению берутся только горизонтальные и вертикальные соседние клетки, либо только диагональные. Границу бинарного изображения будем задавать точками в центрах граничных клеток (рис.1.2).

Если сместить сетчатку на величину половины длины стороны квадрата вправо и вверх, то граничные точки изображения окажутся в узлах сетчатки. В результате восприятие контура упрощается. В дальнейшем будем использовать оба таких представления контура оцифрованного бинарного изображения.

Рис. 1.2. Задание точками граничных клеток бинарного изображения при учете соседства только по вертикали и горизонтали

Дата добавления: 2015-08-21