Одним из главных принципов уникальной «системы Физтеха», заложенной в основу образования в МФТИ, является тщательный отбор одаренных и склонных к творческой работе представителей молодежи. Абитуриентами Физтеха становятся самые талантливые и высокообразованные выпускники школ всей России и десятков стран мира.

Студенческая жизнь в МФТИ насыщенна и разнообразна. Студенты активно совмещают учебную деятельность с занятиями спортом, участием в культурно-массовых мероприятиях, а также их организации. Администрация института всячески поддерживает инициативу и заботится о благополучии студентов. Так, ведется непрерывная работа по расширению студенческого городка и улучшению быта студентов.

Адрес e-mail:

Алгоритм подчёркивания деталей изображения на базе релеевского детектора границ площадных объектов

М. В. Минченков, аспирант; Д.В. Юрин, к..ф.-м.н, нач. отд. ФГУП ОПТЭКС

Московский физико-технический институт

Сегментация изображений позволяет представить растровые изображения в виде набора объектов, обладающих рядом статистических и иных характеристик: средняя яркость и дисперсия по объекту, значения текстурных признаков и т.д и является одной из фундаментальных проблем обработки изображений. Такое представление требуется в большом числе практических задач, однако, все предложенные на данный момент алгоритмы имеют ограниченную область применения.

Так предложенный ранее подход [1] сохраняет работоспособность как на высококонтрастных изображениях, так и для сцен содержащих объекты с нечеткими границами между малоконтрастными объектами. Однако этот подход дает избыточную детальность сегментации, что неприемлемо для изображений больших размеров.

Рис 1. Блок-схема алгоритма иерархической сегментации.

Естественным решением такой проблемы было бы иерархическое представления структуры сегментов: сегмент А состоит из сегментов А_1, А_2 и А_3, подсегмент А_1 состоит из сегментов А_{11} и А_{12}, и т.д., что позволило бы сохранить высокую детальность сегментации и точность границ, и, одновременно, обеспечить разумное количество сегментов на каждом уровне детальности как для визуального, так и машинного анализа.

Такую структуру сегментов удалось получить, используя следующий метод (рис. 1). Исходное изображение уменьшается в 2^N раз, где N зависит от характерной величины наименьшего выделяемого сегмента и размеров изображения. Производится сегментация уменьшенного изображения методом заливки R-изображения [1] без закраски проливов между сегментами, ширина которых составляет величину порядка размера рамки [1]. Если N \ne1, сегментированное изображение увеличивается в 2 раза, исходное изображение приводится к такому же размеру, а N уменьшается в 2 раза. Для областей, оставшимися не сегментированными, в новом масштабе строится R-изображение и производится дозаливка без образования новых сегментов. Эта процедура повторяется пока N>1.

Аналогичным образом, многомасштабная сегментация производится в пределах каждого полученного сегмента, рассматривая его как отдельное изображение не прямоугольной формы. Иерархическая структура сегментов верхнего и нижнего уровней изменяется путём передачи дочерних сегментов от родителя к его соседу с целью улучшения параметров, характеризующих точность выделения объекта. Если среди сегментов нижнего уровня остаются достаточно крупные, для них процедура повторяется. Цикл повторяется до тех пор, пока все сегменты последнего уровня не станут размера порядка требуемой мелкости или для них не окажется детализации.

Литература

М. В. Минченков, Д. В. Юрин «Сегментация изображений на основе релеевского детектора границ двумерных объектов», //Успехи современной электроники, в печати.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2016 Московский физико-технический институт
(государственный университет)

Техподдержка сайта

МФТИ в социальных сетях

soc-vk soc-fb soc-tw soc-li soc-li
Яндекс.Метрика