2.3. Методы корреляционной обработки изображений и сигналов

2.3.1. Обработка изображений

Рассмотрим формальную сущность прикладных задач корреляционной обработки изображений.

Поиск объектов на изображении методом сопоставления с эталоном является одним из основных методов обнаружения. При этом эталон сравнивается со всеми объектами, находящимися на изображении, путем последовательного перемещения по изображению, как правило, слева направо, сверху вниз. В качестве оценочной величины используется взаимная корреляция между входным и эталонным изображениями.

Корреляционный способ координатной привязки изображений состоит в поэлементном сравнении двух изображений одного и того же объекта, полученного различными датчиками или же одним датчиком в разное время. При этом формируется величина, измеряющая корреляцию между двумя изображениями, и находится положение максимума функции корреляции. Сигналы, характеризующие корреляцию, поступают в автоматическое устройство, которое изменяет взаимную ориентацию эталонных и реальных объектов до тех пор, пока показатель их совпадения (функция корреляции) не превысит значения пороговой величины.

Таким образом, рассмотренные задачи обработки изображений, в общем случае, предполагают вычисление взаимной корреляции между двумя изображениями и последующему сравнению ее с порогом.

Следует отметить, что корреляционная обработка предполагает работу с изображениями, представленными в растровом виде. Растровое изображение, в общем случае, это двумерная матрица, состоящая из большого числа пространственно упорядоченных дискретных элементов, каждый из которых может иметь при одинаковых размерах отличное от других элементов значение оптических характеристик (цвет, насыщенность и др.). Для бинарных изображений растровая матрица содержит всего два вида пикселей: 0 и 1. Растровое представление является очень привлекательным для его использования, поскольку обладает рядом существенных преимуществ по сравнению с векторным представлением:

- отсутствие какой-либо потери информации о распознаваемых объектах;

- простота вычисления некоторых параметров;

- отсутствие необходимости в очень трудоемких растр - векторных преобразованиях, которые зачастую отнимают большую часть времени, отведенную на обработку изображений.

В общем случае взаимная корреляция между двумя растровыми изображениями S_n1,n2 и X_n1,n2 определяется как:

.

Для поиска объекта размером mn на изображении размером MN функцию корреляции требуется вычислить для всех (M-m+1)(N-n+1) смещений окна в зоне поиска.

Таким образом, основной недостаток корреляционных методов обработки состоит в том, что требуются значительные вычислительные, а следовательно, и временные затраты при решении практических задач. Однако ввиду того, что постоянно возрастает мощность современных вычислительных систем, быстро развиваются математические средства, и создаются спецпроцессоры, ориентированные на обработку растровых изображений, можно считать, что корреляционная обработка является перспективной для практического применения.