Амреев А.К. Мустафин С. Масимханова Ж.
Об одном применении автоматической классификации для построения скелета изображений
Докладчик: Амреев А.К.
Об одном применении автоматической классификации для построения скелета изображений
Амреев А., Масимханова Ж., Мустафин С.
Институт проблем информатики и управления МОН РК
e-mail: mustafinSal@mail.ru
Создание баз данных проблемной геоинформационной системы, как правило, основывается на использовании данных существующих топографических и тематических картографических материалах. Ввод и формирование на их основе цифровых представлений осуществляется сегодня средствами технологии, базирующейся на сканировании исходного документа и их последующей векторизации. Обеспечение качества результата и скорость программных средств векторизации в значительной степени определяет производительность применяемой технологии в целом. В свою очередь, процесс векторизации растрового изображения заключается главным образом в скелетизации (утончении) изображения, т.е. выделении линейчатой структуры изображения, по которой непосредственно строится вектор¬ное представление исходного изображения.
С другой стороны, развитие методов построения баз данных изображений и лингвистических методов распознавания образов делает актуальной разработку алгоритмов автоматического выделения структурных элементов (признаков) изображений. В качестве таких элементов часто используются геометрические и топологические особенности изображений: дуги, контуры, концевые точки, точки пересечения и разветвления линий и другие элементы. Относительно новым подходом является выделение структурных элементов на основе скелета (контура) изображения, сохраняющих основные геометрические и топологические признаки исходного изображения.
Ставилась задача реализации и выбора наиболее адекватного рассматриваемому приложению алгоритма скелетизации, с помощью которого можно было бы сравнительно быстро скелетизировать изображения больших объемов. В результате анализа в качестве основных для исследования были выбраны два известных подхода - метод трассировки и метод послойного стирания, и применительно к ним выполнены эксперименты. В рамках экспериментов были использованы различные идеи, направленные на повышение их быстродействия. Все необходимые поправки на разную производительность ЭВМ, использовавшихся в вычислительных экспериментах, были выполнены таким образом, чтобы все сравнения были возможны.
Многие методы распознавания, предложенные для решения научно-технических задач, с той или иной степенью адаптации применимы к задачам, далеким от рассматриваемых задач. Например, методика работы с картографическими материалами может быть трансформирована для понимания изображений, связанных с кровеносными сосудами, сетью нервных волокон, дерматоглификой, сетью дорог по фотографиям, полученным с большой высоты и т.п. Определение скелетов и контуров объектов изображений может найти успешное применение при решении различных практических задач - анализ структуры кровеносных сосудов глаза, обработка картографической информации и космических снимков, разделение перекрывающихся частей объекта, анализ формы объекта, нахождение серединной линии в отпечатках пальцев, задачи сегментации изображения, распознавание рукописных знаков, архивация данных изображения.
Литература
1. Мустафин С.А. О построении скелета бинарного изображения // Новости науки Казахстана. – 2002. - № 1. - C. 24-26.
2. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений / Пер. с англ. Под ред. И.Б. Гуревича. М.: Радио и связь, 1986. 218 с.
К списку докладов