Вопрос 11: идентификация и классификация изображений. Метод прямого сравнения с эталоном

Идентификация заключается в сравнении изображения одного объекта со всеми эталонами заданного класса. По наилучшему совпадению выносится решение об объекте. Классификация предполагает наличие изображений нескольких различных объектов. Путём сравнения этих изображений с одним из эталонов по наилучшему совпадению выбирается тот, который соответствует данному классу. Затем оставшиеся изображения сравниваются с другими эталонами и так далее, пока не будут исчерпаны все изображения объектов. Разумеется , на каждом шаге Классификации и должно выделяться изображение одного объекта, иначе задача становится практически не разрешимой. Способ прямого сравнения изображения объекта с эталонным изображением. Пусть [Ei,j] – исходное изображение объекта; [Fi,j] – эталонное изображение. Тогда алгоритм прямого сравнения имеет вид 31 где D – заданное пороговое различие.

(31)

Если указанное условие выполняется, то объект идентифицирован, если нет - надо перейти к следующему объекту (или эталону). Такой способ чрезвычайно прост, особенно, если вычисление суммы квадратов разности заменить вычислением суммы модулей разности. Алгоритм может быть легко реализован и чисто аппаратными средствами за время, практически не превышающее время сканирования кадра телевизионным преобразователем. Однако, при наличии в реальных условиях дестабилизирующих факторов надёжность такого способа невелика, вследствие интегрального характера алгоритма. Очевидно, что при большем значении порога D различные объекты могут удовлетворять условию 31, и, следовательно, могут возникнуть ошибки, связанные с неправильной идентификацией объекта (ошибки первого рода). При уменьшении D –наоборот, могут возникнуть ошибки типа пропуска объекта (ошибки второго рода). Регулируя величину D, можно лишь менять соотношение между вероятностями возникновения ошибок первого и второго рода в соответствии с заданным критерием оптимальности.

Вопрос 12: Корреляционный метод

Этот метод основан на вычислении взаимно"корреляционных сумм между объектом и всеми эталонами (или между имеющимися объектами и каждым из эталонов). Из множества альтернативных вариантов выбирается тот объект (или тот эталон), при котором получается максимальное значение взаимно"корреляционной суммы

(32)

где k – номер альтернативы. Очевидно, что при Fi,j = Ei,j

(33)

Удобно пользоваться нормированным значением взаимно корреляционной суммы – коэффициентом корреляции

Корреляционный метод более надёжен, однако он требует и значительно большего объёма вычислений, так как для каждой точки изображения требуется вычисление произведений Ei,j * Fi,j. Но при обработке бинарных изображений вычисление произведений практически не связано с затратами времени, поскольку перемножение однобитовых чисел сводится к простой логической операции «И». Следует иметь в виду, что оба рассмотренных выше метода требуют выполнения ряда условий: одинаковой ориентации изображений объекта и эталона, совмещения их по пространственным координатам и выдерживания одинаковых масштабов. Всё это может потребовать дополнительных вычислительных затрат. Наряду с этими недостатками укажем на необходимость хранения в памяти АТСН большого объема данных, особенно при многоальтернативном варианте решения задачи.