Să începem cu cazul în care un obiect se află în câmpul de vizibilitate, iar orice altceva este considerat un "fundal". Dacă obiectul este mai întunecat (sau mai ușor) decât fundalul, atunci este ușor să determinați funcția caracteristică. care este egal cu zero pentru toate punctele din imagine care corespund fundalului și unitatea pentru punctele de pe obiect (figura 1) sau invers.
Fig. 1. Imagine binară, determinată de funcția caracteristică. care ia valoarea "zero" și "una".
Adesea, o imagine binară este obținută prin separarea prin prag a unei imagini convenționale. Se poate ajunge, de asemenea, prin separarea prin prag a distanței în "imaginea" obținută prin măsurarea distanțelor.
Această funcție, care ia două valori și se numește o imagine binară, poate fi obținută prin separarea de prag dintr-o imagine în semifinală. Funcționarea separării prin prag constă în faptul că funcția caracteristică este considerată a fi zero în punctele în care luminozitatea este mai mare decât o anumită valoare de prag și la una în care nu depășește această valoare (sau invers).
Uneori este convenabil pentru componentele imaginii și, de asemenea, găurile din ele sunt considerate ca seturi de puncte. Aceasta vă permite să combinați imaginile cu ajutorul operațiilor set-teoretice, de exemplu, unire și intersecție. În alte cazuri, este convenabil să utilizați operațiile booleene punct-cu-punct. De fapt, acestea sunt doar două modalități diferite de a descrie aceleași acțiuni pe imagini.
Întrucât cantitatea de informații conținute într-o imagine binară este cu un ordin de mărime mai mică decât într-o imagine de semnatură potrivită, imaginea binară este mai ușor de procesat, stocat și redirecționat. Firește, o anumită cantitate de informații se pierde în timpul tranziției la imagini binare și, în plus, gama de metode de procesare a unor astfel de imagini este îngustată. În prezent, există o teorie destul de completă a ceea ce se poate și nu poate fi făcut cu imaginile binare, care, din păcate, nu pot fi spuse pentru imagini în semifinale.
În primul rând, putem calcula diferite caracteristici geometrice ale imaginii, de exemplu dimensiunea și poziția obiectului. În cazul în care câmpul de vedere este mai mult de un obiect, este posibilă determinarea caracteristicilor topologice ale setului disponibile de obiecte: de exemplu, diferența dintre numărul de obiecte și numărul de găuri (număr Euler).
Această operație corespunde funcției BWEULER - calculul numerelor Euler din caseta Tool Processing Toolbox:
L = imread ("test.bmp");
L = dublu (L);
imshow (L);
e = bweler (L (.1), 4)
e =
1; Există într-adevăr o gaură în obiect.
De asemenea, este ușor să marcați obiectele individuale și să calculați caracteristicile geometrice pentru fiecare dintre acestea separat. În cele din urmă, înainte de prelucrarea ulterioară, imaginea poate fi simplificată prin modificarea treptată a acesteia în mod iterativ.
Procesarea imaginilor binare este bine înțeleasă și nu este dificil să o adaptați la o implementare hardware rapidă, dar trebuie să țineți minte limitările. Am menționat deja necesitatea unui contrast ridicat între obiect și fundal. În plus, imaginea de interes pentru noi ar trebui să fie în esență bidimensională. La urma urmei, tot ce avem este doar forma sau silueta obiectului. Potrivit acestor informații, este dificil să se judece forma sau poziția sa spațială.
Funcția caracteristică este definită la fiecare punct al imaginii. O astfel de imagine va fi numită continuă. Mai târziu vom examina imaginile binare discrete obținute printr-o împărțire corespunzătoare a câmpului de imagine în elemente.
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: