1 / 27

СИСТЕМА ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ ТЕКСТА НА НОМЕРАХ АВТОМОБИЛЕЙ

СИСТЕМА ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ ТЕКСТА НА НОМЕРАХ АВТОМОБИЛЕЙ. Цель работы. Разработка программной системы обработки изображений на основе основных методов сегментации; Анализ эффективности различных сегментационных методов применительно к различным типам изображений. Постановка задачи.

maryam-bean
Download Presentation

СИСТЕМА ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ ТЕКСТА НА НОМЕРАХ АВТОМОБИЛЕЙ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. СИСТЕМА ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ ТЕКСТА НА НОМЕРАХ АВТОМОБИЛЕЙ

  2. Цель работы • Разработка программной системы обработки изображений на основеосновных методов сегментации; • Анализ эффективности различных сегментационных методов применительно к различным типам изображений.

  3. Постановка задачи • Разработать программную систему, позволяющую: • обрабатывать изображения представляемые в виде файлов различных форматов (BMP, EMF, WMF, GIF, JPG, JPEG, PNG, TIFF); • выполнять сегментацию изображений основными методами сегментации (пороговым отсечением, выделением границ, наращиванием областей); • производить неограниченное количество сегментаций с различными параметрами;

  4. Постановка задачи • строить гистограмму яркостей точек и отображать статистические данные; • позволять сохранять сегментированные изображения в различных графических форматах. • Программа должна иметь удобный пользовательский интерфейс; • Необходимо произвести анализ методов сегментации, а также практические исследования этих методов;

  5. Методы сегментации • Ограничением по порогу яркости; • Сегментация выделением границ; • Сегментация наращиванием областей: • центроидным связыванием (волновым методом); • слиянием-расщеплением; • методом яркостных промежутков.

  6. Сегментация ограничением по порогу яркости • Преобразовывает изображение в бинарное: • чёрные пиксели – область объекта; • белые пиксели – область фона. G'– преобразованная яркость; G – исходная яркость; T – порог.

  7. Сегментация ограничением по порогу яркости • Производится на основе анализа яркостной гистограммы изображения; • Рекомендуемый порог сегментации – один из минимумов яркостной гистограммы.

  8. Сегментация выделением границ • Контрастирует изображение, усиливая яркость граничных пикселей и ослабляя яркость остальных.

  9. Сегментация выделением границ • Для сегментации используются матрицы свёрток. Например: – Превитта – Собела

  10. Сегментация выделением границ • Сегментированные изображения могут быть обработаны с помощью преобразований Хаффа с целью их векторизации; • Векторизованные изображения используются для нахождения отдельных объектов изображения.

  11. Сегментация наращиванием областей • Основана на группировке пикселей с небольшой разницей в значениях яркости; • Эффективна для равномерно освещённых объектов.

  12. Волновой метод • Рекурсивный обход точек-соседей начиная с некоторых исходных; • Объединение точек с небольшой разницей яркости.

  13. Метод слияния-расщепления • Разбиение изображения на однородные по яркости области; • Слияние схожих по яркости областей.

  14. Метод яркостных промежутков • Разбиение множества значений яркости изображения на Nпромежутков; • Замена значений яркости каждого промежутка на среднее значение промежутка.

  15. Логическая структура программы • Программа состоит из 4 основных частей, взаимодействующих между собой: • главное окно; • классы графической обработки; • диалоговые окна; • класс документа графического файла.

  16. Логическая структура программы

  17. Логическая структура программы • Главное окно программы отвечает за отображение данных и общение с пользователем; • Диалоговые окна позволяют задавать пользователю параметры выполняемых операций сегментирования;

  18. Логическая структура программы • Классы графической обработки сегментируют и преобразовуют изображения; • Класс документа позволяет загружать, сохранять и контролировать графические данные.

  19. Главное окно программы

  20. Окно информации о файле

  21. Диалоговые окна пороговой сегментации и сегментации выделением границ

  22. Диалоговые окна сегментации наращиванием областей

  23. Диалоговое окно сохранения результатов сегментации

  24. Результаты тестирования • Применительно к изображениям с автомобильными номерами, метод отсечения по порогу даёт наилучшие результаты для полностью освещённых номеров; • Недостаток – проблематичность нахождения подходящего порога;

  25. Результаты тестирования • При сегментации методом выделения границ наилучшие результаты получаются с применением операторов Собела и Превитта; • Использование данных операторов позволяет обнаружить достаточно чёткие границы объектов, не пропуская границы областей помех; • Недостаток – сложность перехода от изображения границ к отдельным объектам;

  26. Результаты тестирования • Метод наращивания областей является наиболее трудоёмким, однако наиболее эффективным при обработке особенно сложных изображений; • Достоинство данного метода –нечувствительность к сильным помехам.

  27. Выводы • В рамках проекта разработана программная система обработки изображений на основе методов сегментации; • Программа поддерживает обработку изображений большинства графических форматов. Выполняет их сегментацию основными методами сегментации и сохраняет результаты в графические файлы; • Проведён сравнительный анализ методов сегментации.

More Related