Определение контуров объектов методами не линейной фильтрации для граничных пикселей

При работе с алгоритмами выделения контуров объектов на растровых изображениях, основанных на операции двумерной свертки, возникает проблема обработки ими граничных пикселей в пиксельной матрице. Проблема связана с необходимостью самого алгоритма свертки использовать дополнительный набор пикселей, находящийся вне границ пиксельной матрицы обрабатываемого изображения. Эта проблема актуальна и в иных алгоритмах, объединенных общей чертой – использование операции двумерной свертки. Степень важности задачи определяется из необходимости многократного применения нелинейных фильтров к граничным пикселям, с последующим объединением нескольких изображений без искажений на границах. Существующие способы «доопределения» граничного набора пикселей, на этапе предварительной обработки пиксельной матрицы, примитивны и существенным образом влияют на последующие этапы обработки. Именно такая зависимость существует между методами «доопределения» граничных пикселей и алгоритмами выделения контуров объектов: Щарра, Прюитта, Собеля. Объект исследования в статье – пиксельная матрица полутонового изображения. Предмет изучения – оценка взаимосвязи алгоритмов выделения контуров объектов, с методами «доопределения» граничных пикселей. Основная цель – описание характеристик эффективного алгоритма заполнения граничных пикселей положительно воздействующих на последующую оценку откликов этих пикселей алгоритмами выделения контуров объектов, на основе операции двумерной свертки. Анализ, влияния алгоритма выделения контуров объектов на граничные пиксели от предварительного выбора методов «доопределения», проводится на примере объединения нескольких спутниковых снимков по контурам объектов городской инфраструктуры. Для простоты восприятия и необходимости визуализации большого объема данных (размера пиксельных матриц кодов полутонов) представлены графики: кодов полутонов доопределенных и граничных пикселей, пиксельных откликов для алгоритмов выделения контуров объекта. По проведенному анализу описаны критерии и характеристики эффективного метода «доопределения» граничных пикселей, с учетом последующего влияния их на работу алгоритмов выделения контуров объектов на растровых изображениях.

1. Яне Б. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2007. – 584с.

2. Фисенко В. Т. Фисенко. Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. –192 с.

3. Форсайт Д. Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – Вильямс, 2004. — 928 с.

4. Брейсуэлл Р. Н. Преобразование Хартли: Пер с англ. М.:Мир, 1990. – 175 c.

5. Оппенгейм А. Шафер Р. Цифровая обработка сигналов, Москва, Связь, 1979.

6. Заерко, Д. В. Анализ методов определения граничных пикселей полутонового изображения при операции двумерной свертки. / Д. В. Заерко, В.А. Липницкий // Новости науки и технологии. – 2021. – № 2. – С 43 – 52.

7. Bailey DG. Image border management for FPGA based fi In: 6th IEEE international symposium on electronic design, test and applications, Queenstown, 17–19 Jan 2011, pp 144–149.

8. Заерко, Д. В. Оценка откликов в методах не линейной пространственной фильтрации для контуров объектов на границах изображения / Д. В. Заерко, В. А. Липницкий // «Молодежь в науке 2.0’21»: тезисы докладов XVIII Международная конференция молодых ученых, Минск, 6 июня 2021 г. / Национальная академия наук Республики Беларусь; редкол. : Т. В. Борботько [и др.]. – Минск, 2021.