Методы выделения границ

Методы выделения границ можно классифицировать на три группы [1]:

пространственное дифференцирование;

функциональная аппроксимация;

высокочастотная фильтрация.

Общим для всех этих методов является стремление рассматривать границу как область резкого перепада функции яркости f (x,y). Отличает же их используемая математическая модель перепада яркости и алгоритм его поиска. Обычно границы разделяют несколько областей, каждая из которых имеет приблизительно равномерную яркость. Часто края возникают как результат наличия силуэтных линий объектов. В этом случае упомянутые области являются представлениями разных поверхностей. Края также возникают из-за отсутствия непрерывности в ориентации поверхностей и разрывов в их отражательных свойствах.

Наибольшее распространение в системах технического зрения благодаря своей простоте и вычислительной эффективности получил метод пространственного дифференцирования. Формально под краями (границами) в этом методе понимаются такие кривые на изображении, вдоль которых происходит резкое изменение производных яркости по пространственным переменным. На практике для выделения границ используются известные операторы Собеля, Превитта, Робертса (13) и другие.

К главным недостаткам метода пространственного дифференцирования относится то, что на реальных изображениях края могут содержать разрывы, нередко выявляются ложные границы и помехи (рис. 9). Поэтому возникает необходимость применения специальных алгоритмов повторной обработки для удаления разрывов контуров.

В пакете MATLAB существует встроенная функция edge, в которой реализована поддержка большинства алгоритмов, использующих дифференциальные операторы.

На заключительных этапах процедуры сегментации производится заполнение контуров для получения однородных областей. Широкое распространение получили методы закрашивания областей, основанные на использовании математической морфологии. Математическая морфология является разновидностью нелинейной фильтрации, и ее применение базируется на априорном знании о форме и структуре объектов.

a б в г

Рис. 9. Пример контуров: a - исходное изображение; б - контура, содержащие разрывы; в - контура без разрывов; г - сегментированное изображение