Введение
Сегодня дешифровка цифровых изображений применяется в различных областях, в частности, в экологическом мониторинге, медицине, контроле выпускаемой продукции на предприятиях и других. Как правило, дешифрирование реализуется при помощи попиксельной обработки изображений, которая учитывает главным образом характеристики яркости. Но в последние годы стал интенсивно развиваться структурный подход к проблеме распознавания объектов на изображениях.
Для того чтобы воспринимать графическую информацию нужно обладать представлением об объектах на изображении. Даже простое распознавание объектов на изображении и их описание уже свидетельствует о наличии определенной структуры изображения. Это означает, что структурирование графической информации является выделением и формализованным описанием объектов-образов на изображении.
Формирование признаков контуров изображений объектов структурным методом
В контексте обработки изображений, структурный метод обычно относится к использованию структурных элементов и математических операций для анализа и обработки изображений. Этот метод включает в себя такие операции как морфологическая обработка изображений, сегментация, детекция объектов, выделение контуров и другие алгоритмы, основанные на структурных свойствах изображений. Структурный метод позволяет проводить анализ изображений, учитывая их геометрическую структуру и свойства объектов на изображении, что позволяет получать информацию о форме, размере и расположении объектов на изображении.
Одним из структурных методов описания изображения является символическое описание, представляющее собой переход от самых простых признаков изображения, таких как яркость пикселей, параметры текстуры, контурные точки, к совокупности графических символов. В качестве графических символов могут выступать цепочки контурных точек, которые образуют границу объекта, связанные области одинаковой яркости, цвета, графические примитивы, типа круга, треугольника, прямоугольника.
Следует отметить, что не существует общепринятой совокупности визуальных символов, достаточной для описания изображения. Кроме того, весьма непросто определить, какой набор символов и какого уровня точности нужно сформировать из признаков изображения, для того чтобы решить конкретную задачу. На данный момент символическое описание находится на исходном уровне развития.
В качестве частного случая структурного подхода к описанию изображения выступает синтаксический (лингвистический) подход к описанию образов. Он базируется на структурных отношениях, которые характеризуют изучаемый образ. В этом случае все изображение должно разделяться до уровня простейших элементов. При этом такое подразделение должно представляться в формате иерархии.
Необходимо выделить элементарные, неделимые графические примитивы, которые и формируют все изображение. Каждому примитиву ставится в соответствие имя, то есть, они, по сути, являются словарем, предназначенным для описания объектов. Объекты изображения должны описываться набором примитивов из словаря, при этом предполагается, что конец одного примитива выступает как начало следующего.
Правила создания описания объекта как цепочки примитивов определяются с помощью, так называемой грамматики языка описания образа. То есть, все составленные цепочки примитивов, которые являются описанием образа на языке примитивов, должны проверяться на правильность с грамматических позиций. Вначале описанный образ определяется, затем реализуется отнесение образа к некоторому классу, на основании того, где его описание является синтаксически правильным.
Кроме того, как расширение данной структурной методики, образ можно описывать не только цепочкой в виде линейной последовательности примитивов, но и как граф, то есть, разветвленной структурой. В таком варианте ребра графа могут характеризовать пространственные связи между примитивами, а именно, конец одного элемента словаря соединен с началом другого. Такой формат описания образа предоставляет возможность задания не только его контура, но и рисунка объекта.
Синтаксический подход обладает хорошо проработанным механизмом взаимодействия с цепочками примитивов, но у него также есть следующие недостатки:
- отсутствуют правила определения и выбора примитивов, для любого из изображений, объекта они свои, при этом часто их определяют разработчики (эксперты);
- для всех новых изображений нужно снова прописать правила грамматики;
- не является очевидным переход в описании между объектами различных уровней иерархии;
- есть трудности при анализе естественных сцен из-за множества выделяемых примитивов на изображении;
- отсутствует методика описания не контурного изображения, а изображения в оттенках в виде грамматик;
- подход имеет направление главным образом на описание контуров образов, а не целого объекта;
- отсутствует учет данных и свойств самого образа как исследуемого объекта.
На текущий момент синтаксический метод распознавания образов обладает высоким уровнем формализации, но его довольно сложно применить на практике для изображений реальной действительности. Следовательно, необходима разработка новых структурных методов распознавания объектов, систем понимания изображения, которые предназначены для анализа изображений и формирования их описаний в неизобразительном формате. Нужно, чтобы новые методы могли учитывать признаки реально существующих объектов, а также могли описывать объекты в формальном виде.
Следует использовать иной структурный подход к методике выделения объектов на изображении, как описывающей структуру объекта, так и учитывающей признаки данного объекта (образа). Такая методика может позволить выделять на цифровом изображении заранее определенные классы объектов с описанием их структуры и признаков.
