Спосіб бінарного сегментування відеосигналу, представленого дискретним зображенням, та пристрій для його здійснення

1. Спосіб бінарного сегментування відеосигналу представленого дискретним зображенням, згідно якого виконують порогування відеосигналу s(t) для формування бінарних сигналів sk(t) при рівнях порогів Uk, k=0, 1, ..., L-1, формують для кожного бінарного сигналу бінарне зображення Tk, елементи якого кодують відповідно до значень, яких набуває відповідний бінарний сигнал, маркують об'єкти у кожному бінарному зображенні за зв'язністю їх елементів, визначають значення порога сегментування Uq для відеосигналу, формують бінарний сегментований відеосигнал b(t), який відповідає сегментованому зображенню, шляхом порогування відеосигналу за визначеним значенням порога сегментування Uq, який відрізняється тим, що для визначення значення порога сегментування Uq після маркування об'єктів, класифікують об'єкти кожного бінарного зображення за наперед обраними ознаками в n³1 класів, підраховують і запам'ятовують окремо кількість об'єктів, які належать кожному класу для кожного бінарного зображення, формують для кожного класу гістограму запам'ятованих кількостей об'єктів, які належать даному класу, як функцію відповідних рівнів порогів, визначають значення порога сегментування Uq за сформованими гістограмами. 2. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що класифікують об'єкти бінарного зображенні Тk у два класи, клас нових об'єктів і клас складених об'єктів, за їх розташуванням відносно розташування об'єктів бінарного зображення Tk-1, при цьому до класу нових об'єктів відносять об'єкти, області розташування яких не перетинаються областями об' A (54) СПОСІБ БІНАРНОГО СЕГМЕНТУВАННЯ ВІДЕОСИГНАЛУ, ПРЕДСТАВЛЕНОГО ДИСКРЕТНИМ ЗОБРАЖЕННЯМ, ТА ПРИСТРІЙ ДЛЯ ЙОГО ЗДІЙСНЕННЯ 38292 Sk(t) при рівнях порогів Uk, k=0, 1, ..., L-1, формують для кожного бінарного сигналу бінарне зображення Tk, елементи якого кодують відповідно до значень, яких набуває відповідний бінарний сигнал, маркують об'єкти у кожному бінарному зображенні за зв'язністю їх елементів, визначають значення порога сегментування Uq для відеосигналу, формують бінарний сегментований відеосигнал b(t), який відповідає сегментованому зображенню, шляхом порогування відеосигналу за визначеним значенням порога сегментування Uq (див.: Pat. US5832111, US, G06K9/46. Method and device for binary segmentation of a signal representing a digital image with a threshold obtained using a histogram // Raoul Florent. Publication date: 1998-11-03). Однак у відомому способі поріг сегментування відеосигналу визначається аналізом гістограми сумарної кількості об'єктів у бінарних зображеннях. Проте сумарна кількість окремих об'єктів для кожного бінарного зображення є інтегральною оцінкою, яка враховує лише взаємозв'язок між кількістю об'єктів у сегментованих бінарних зображеннях та значеннями порогів і не дозволяє розрізнити два принципово різних випадки. Однакова сумарна кількість об'єктів в бінарних зображеннях, отриманих при Uk і Uk+1 значеннях порогів, відповідає випадку, коли об'єкти, відмічені у цих зображеннях, відрізняються лише площею, і випадку, коли незмінна сумарна кількість об'єктів в бінарних зображеннях отриманих при Uk і Uk+1 значеннях порогів, є наслідком злиття (об'єднання) n об'єктів в m об'єктів з одночасною появою n-m нових об'єктів. Оскільки для визначення порога сегментування здійснюється пошук діапазону рівнів порогів, при яких значення гістограми постійне, то неможливість розрізнення цих принципово різних випадків, при яких сумарна кількість об'єктів залишається постійною величиною, приводить до неточного визначення з вказаної гістограми порога сегментування для відеосигналу, який представляє зображення, і, як наслідок, отримання бінарного сегментованого відеосигналу, який неточно представляє сегментовані області, в яких розміщенні об'єкти. Відомий пристрій бінарного сегментування відеосигналу, представленого дискретним зображенням, що містить узгоджувальний блок, вхід якого є входом пристрою, а перший вихід з'єднаний з входом порогового блока, вихід якого з'єднаний з входом блока обробки, вихід блока пам'яті з'єднаний з входом блока визначення порога сегментування, вихід якого з'єднаний з першим входом блока бінаризації відеосигналу, другий вхід якого з'єднаний з другим виходом узгоджувального блока, а вихід є виходом пристрою (див.: Pat. US5832111, US, G06K9/46. Method and device for binary segmentation of a signal representing a digital image with a threshold obtained using a histogram / Raoul Florent. Publication date: 1998-11-03). Однак у відомому пристрої поріг сегментування відеосигналу визначається за сумарною кількістю об'єктів, визначеною в бінарних зображеннях, сформованих відповідних бінарних сигналів. Проте сумарна кількість окремих об'єктів для кожного бінарного зображення є інтегральною оцінкою, яка враховує лише взаємозв'язок між кількістю об'єктів у бінарних зображеннях та значеннями порогів, що не дозволяє розрізнити два принципово різних випадки. Незмінна сумарна кількість об'єктів в бінарних сегментованих зображеннях, отриманих при Uk і Uk+1 значеннях порогів, відповідає випадку, коли об'єкти, відмічені у цих зображеннях, відрізняються лише площею, і випадку, коли незмінна сумарна кількість об'єктів в бінарних зображеннях, отриманих при Uk і Uk+1 значеннях порогів, є наслідком злиття (об'єднання) n об'єктів в m об'єктів з одночасною появою n-m нових об'єктів. Оскільки визначення порога сегментування здійснюється блоком визначення порога сегментування за діапазоном рівнів порогів, при яких кількість об'єктів є постійною величиною, то неможливість розрізнення даним блоком цих принципово різних випадків, при яких сумарна кількість об'єктів залишається постійною величиною, приводить до неточного визначення порога сегментування, і, як наслідок, отримання на виході блока бінаризації відеосигналу бінарного сегментованого відеосигналу, який неточно представляє сегментовані області, в яких розміщенні об'єкти. В основу винаходу поставлена задача створення такого способу і пристрою бінарного сегментування відеосигналу представленого дискретним зображенням, в якому здійснювався б аналіз бінарних зображень не лише за сумарною кількістю об'єктів, які вони містять, але і за наперед заданими ознаками окремих об'єктів і за рахунок цього здійснити точніше визначення порога сегментування для відеосигналу і, відповідно, забезпечити більш точніше представлення областей об'єктів бінарним сегментованим відеосигналом. Поставлене завдання досягається тим, що у способі бінарного сегментування відеосигналу, представленого дискретним зображенням, згідно з яким виконують порогування відеосигналу s(t) для формування бінарних сигналів sk(t) при рівнях порогів Uk, k=0, 1, ..., L-1, формують для кожного бінарного сигналу бінарне зображення Тk, елементи якого кодують відповідно до значень, яких набуває відповідний бінарний сигнал, маркують об'єкти у кожному бінарному зображенні за зв'язністю їх елементів, визначають значення порога сегментування Uq для відеосигналу, формують бінарний сегментований відеосигнал b(t), який відповідає сегментованому зображенню, шляхом порогування відеосигналу за визначеним значенням порога сегментування Uq, згідно з винаходом, для визначення значення порога сегментування Uq після маркування об'єктів класифікують об'єкти кожного бінарного зображення за наперед обраними ознаками в n³1 класів, підраховують і запам'ятовують окремо кількість об'єктів, які належать кожному класу для кожного бінарного зображення, формують для кожного класу гістограму запам'ятованих кількостей об'єктів, які належать даному класу, як функцію відповідних рівнів порогів, визначають значення порога сегментування Uq за сформованими гістограмами. Це дозволяє здійснювати аналіз бінарних зображень не лише за сумарною кількістю об'єктів, які вони містять, але і за наперед заданими ознаками окремих об'єктів і за рахунок цього здійснити точніше визначення порога сегментування для відеосигналу і, відповідно, забезпечити більш точ 2 38292 ніше представлення областей об'єктів бінарним сегментованим відеосигналом. Поставлене завдання досягається також тим, що класифікують об'єкти бінарного зображення Тk у два класи, клас нових об'єктів і клас складених об'єктів за їх розташуванням відносно розташування об'єктів бінарного зображення Тk+1, при цьому до класу нових об'єктів відносять об'єкти, області розташування яких не перетинаються з областями об'єктів бінарного зображення Тk+1, а до класу складених об'єктів відносять об'єкти, області розташування яких перетинаються з не менш ніж двома областями об'єктів бінарного зображення Тk+1. Це дозволяє шляхом порівняння областей розміщення об'єктів у двох бінарних зображеннях більш точніше виявити діапазон рівнів порогів, які відокремлюють області об'єктів від областей фону і шуму і, відповідно, точніше визначити значення порога сегментування для отримання бінарного сегментованого відеосигналу, якому відповідає зображення з більш точніше визначеними областями об'єктів. Поставлене завдання досягається також тим, що значення порога сегментування Uq за сформованими гістограмами визначають за мінімальним значенням знайденого максимального діапазону рівнів порогів, при яких відповідні значення усіх гістограм дорівнюють нулеві. Це дозволяє виявити точніше діапазон рівнів порогів, які відокремлюють області об'єктів від областей фону і шуму і, відповідно, визначити значення порога сегментування для отримання бінарного сегментованого відеосигналу, якому відповідає зображення з більш точніше визначеними областями об'єктів. Поставлене завдання досягається також тим, що додатково згладжують графіки сформованих гістограм. Це дозволяє зменшити вплив похибок при формуванні вказаних гістограм і тим самим більш точніше визначити значення порога сегментування для отримання бінарного сегментованого відеосигналу, якому відповідає зображення з більш точніше визначеними областями об'єктів. Поставлене завдання досягається також тим, що додатково до порогування фільтрують відеосигнал для усунення випадкових коливань відеосигналу в діапазоні яскравостей фону. Це дозволяє зменшити вплив особливостей характеристик відеосигналу і шуму для формування вказаних гістограм і тим самим більш точніше визначити значення порога сегментування для отримання бінарного сегментованого відеосигналу, якому відповідає зображення з більш точніше визначеними областями об'єктів. Поставлене завдання досягається також тим, що пристрій бінарного сегментування відеосигналу, представленого дискретним зображенням, що містить узгоджувальний блок, вхід якого є входом пристрою, а перший вихід з'єднаний з входом порогового блока, вихід якого, з'єднаний з входом блока обробки, вихід блока пам'яті з'єднаний з входом блока визначення порога сегментування, вихід якого з'єднаний з першим входом блока бінаризації відеосигналу, другий вхід якого з'єднаний з другим виходом узгоджувального блока, а вихід є виходом пристрою, згідно з винаходом, додатково містить блок класифікації, вхід якого з'єднаний з виходом блока обробки, а вихід є входом блока пам'яті. Це дозволяє здійснювати аналіз бінарних зображень не лише за сумарною кількістю об'єктів, які вони містять, але і за наперед заданими ознаками окремих об'єктів і за рахунок цього здійснити точніше визначення порога сегментування для відеосигналу і, відповідно, забезпечити більш точніше представлення областей об'єктів бінарним сегментованим відеосигналом. Поставлене завдання досягається також тим, що пристрій додатково містить формувач "вікна", вхід якого є входом пристрою, а вихід з'єднаний з входом узгоджувального блока. Це дозволяє здійснювати бінарне сегментування лише потрібної частини відеосигналу. Поставлене завдання досягається також тим, що пристрій додатково містить блок фільтрації, вхід якого є входом пристрою, а вихід з'єднаний з входом узгоджувального блока. Це дозволяє шляхом фільтрації зменшити вплив шуму на відеосигнал і тим самим більш точніше визначити значення порога сегментування для отримання бінарного сегментованого відеосигналу, якому відповідає зображення з більш точніше визначеними областями об'єктів. На кресленні (фіг.) зображено функціональну схему пристрою бінарного сегментування відеосигналу представленого дискретним зображенням, де 1 - узгоджувальний блок, 2 - пороговий блок, 3 блок обробки, 4 - блок класифікації, 5 - блок пам'яті, 6 - блок визначення порога сегментування, 7 блок бінаризації відеосигнал, 8 - формувач "вікна", 9 - блок фільтрації. Спосіб реалізується наступним чином. Відеосигналу, який необхідно сегментувати, відповідає зображення на якому знаходиться принаймні один об'єкт і принаймн один елемент шуму, які розміщені на спільному фоні. Відеосигнал приймає значення рівнів "сірого", яким, у свою чергу, відповідають після аналогово-цифрового перетворення значення відповідних пікселів, причому об'єкту, який необхідно сегментувати, відповідають піксели рівнів "сірого", які відрізняються від пікселів рівнів "сірого" елементів фону і елементів шуму. Здійснюється порогування відеосигналу рівнями "сірого" - k, які, у свою чергу, відповідають рівням аналогово-цифрового квантування відеосигнал, наприклад, k=0, ..., 255, для отримання цифрових сигналів, кожен з яких представляє бінарне зображення, яке відповідає окремому значенню порога k. Здійснюється маркування окремих об'єктів за зв'язністю їх пікселів для кожного бінарного зображення. Підраховується і запам'ятовується кількість об'єктів, які належать окремим класам для кожного бінарного зображення. Формуються гістограми кількостей об'єктів, які належать окремим класам, як функцій відповідних рівнів порогів k. Визначається з вказаних гістограм поріг сегментування для вказаного дискретного зображення для відокремлення об'єктів, які необхідно сегментувати від фону і елементів шуму. Застосовують вказаний поріг сегментування до вказаного відеосигналу для отримання бінарного сегментованого відеосигналу, 3 38292 який представляє сегментовані області об'єктів вказаного зображення. Ознакою, яку можна використати для класифікації об'єктів бінарних зображень Tk, є їх розташування по відношенню до розташування об'єктів бінарного зображення Tk+1, при цьому можна сформувати два класи, а саме: клас нових об'єктів і клас складених об'єктів. До класу нових об'єктів відносять об'єкти, області розташування яких не перетинаються областями об'єктів бінарного зображення Tk+1, а до класу складених об'єктів відносять об'єкти, області розташування яких перетинаються з не менш ніж двома областями об'єктів бінарного зображення Tk+1. Для здійснення операції класифікації можна використати логічні операції над відповідними пікселами бінарних зображень Tk, Tk+1 для визначення перетинів областей їх об'єктів. За сформованими для окремих класів гістограмами визначають значення порога сегментування Uq. Дане значення відповідає спільному мінімальному значенню для сформованих гістограм в визначеному максимальному діапазоні рівнів порогів, при яких значення усіх гістограм рівні нулеві. Даній умові відповідає випадок максимального вирізнення об'єктів з фону і шуму. Максимальному вирізненню об'єктів відповідає максимальний діапазон яскравостей, для якого кількість об'єктів є сталою і, крім цього, об'єкти можуть змінювати лише свою форму. Для підвищення точності визначення порога сегментування Uq сформовані гістограми додатково згладжують шляхом низькочастотної або логічної фільтрації. Як додаткова операція для підвищення точності визначення порога сегментування Uq може використовуватись низькочастотна фільтрація вхідного відеосигналу для усунення дії завад чи шумів. Пристрій бінарного сегментування відеосигналу, представленого дискретним зображенням, містить узгоджувальний блок 1, вхід якого є входом пристрою, а перший вихід з'єднаний з входом порогового блока 2, вихід якого, з'єднаний з входом блока обробки 3, блок класифікації 4, вхід якого з'єднаний з виходом блока обробки 3, а вихід є входом блока пам'яті 5, вихід блока пам'яті 5 з'єднаний з входом блока визначення порога сегментування 6, вихід якого з'єднаний з першим входом блока бінаризації відеосигналу 7, другий вхід якого з'єднаний з другим виходом узгоджувального блока 1, а вихід є виходом пристрою. Пристрій може додатково містити формувач "вікна" 8, вхід якого є входом пристрою, а вихід з'єднаний з входом узгоджувального блока 1, або блок фільтрації 9, вхід якого є входом пристрою, а вихід з'єднаний з входом узгоджувального блока 1. На вхід узгоджувального блока 1 подається відеосигнал, який відповідає напівтоновому зображенню. Узгоджувальний блок 1 може бути реалізований на базі операційного підсилювача для узгодження характеристик відеосигналу з характеристиками пристрою. Узгоджений відеосигнал надходить на пороговий блок 2, який може бути реалізовано на базі 8-розрядного аналого-цифро-вого перетворювача і компаратора. Блок оброб-ки 3 може бути реалізовано на базі мікропроцесо-рної системи, яка включає швидкодіючий мікро процесор, постійний запам'ятовуючий пристрій (ПЗП), оперативний запам'ятовуючий пристрій (ОЗП), пристрій введення-виведення. В ПЗП знаходиться програма, яка відповідає алгоритму маркування об'єктів. ОЗП призначено для зберігання введеного дискретного зображення або бінарних зображень. Пристрій введення-виведення призначений для введення зображень і видачі результатів. Блок класифікації 4 може бути реалізований на базі спеціалізованого мікроконтролера, який також включає ПЗП і ОЗП. Можливе функціонування даного мікроконтролера в складі вище вказаної мікропроцесорної системи. Блок пам'яті 5 реалізований на базі мікросхем оперативної пам'яті статичного або динамічного типу. Блок визначення порога сегментування 6 може бути реалізований на базі окремого мікроконтролера, аналогічного спеціалізованому мікроконтролеру для реалізації блока класифікації 4. Блок бінаризації відеосигналу 7 може бути реалізований на компараторі. Формувач "вікна" 8 може бути реалізовано на базі мікросхеми синхроселектора, яка виділяє сигнали синхронізації з відеосигналу і додаткових логічних схем типу лічильників, які формують часове "вікно", як у кожному рядку, так і по заданій кількості рядків у кадрі. Блок фільтрації може бути реалізовано на базі аналогового фільтра з потрібною амплітудно-частотною характеристикою. Пристрій працює наступним чином. Відеосигнал, який необхідно сегментувати, надходить на узгоджувальний блок 1 для узгодження його електричних характеристик з характеристиками даного пристрою, наприклад, для підсилення даного відеосигналу. Після чого даний відеосигнал надходить на пороговий блок 2. Пороговий блок 2 виконує аналогово-цифрове перетворення відеосигналу в квантовані значення пікселів, наприклад, k=0, ..., 255, при чому кожне значення пікселу однозначно відповідає кожному значенню пікселу бінарних зображень Tk. Отримані значення пікселів вводяться в блок обробки 3. Блок обробки 3 виконує маркування окремих об'єктів в кожному бінарному зображенні і може бути реалізований на базі мікропроцесорної системи, яка функціонує згідно з заданою програмою. Відмічені об'єкти бінарних зображень класифікуються блоком класифікації 4 в окремі класи. Блок класифікації 4 може бути реалізований як складова частина вказаної вище мікропроцесорної системи. Визначена блоком класифікації 4 кількість об'єктів окремих класів для кожного бінарного зображення запам'ятовується в блоці пам'яті 5. Блок визначення порога сегментування 6 зчитує значення кількості об'єктів у кожному класі для кожного бінарного зображення з блока пам'яті 5 і визначає поріг сегментування Uq. Даний блок 6 може бути реалізований на базі окремого мікроконтролера, який також функціонує за записаною в нього програмою. Визначене значення порога сегментування Uq з блока визначення порога сегментування 6 передається на блок бінаризації відеосигналу 7, який може бути реалізований на компараторі, на інший вхід якого з узгоджувального блока 1 поступає відеосигнал. На виході блока бінаризації відеосигналу 7 формується бінарний сегментований відеосигнал. Для здійснення бінарного сегментування лише потрібної частини відеосигналу використову 4 38292 ють додатково формувач "вікна" 8, вхід якого є входом пристрою. Формувач "вікна" 8 здійснює виділення лише потрібної частини вхідного відеосигналу для передачі його на узгоджувальний блок 1. Для усунення дії завад чи шумів додатково відеосигнал може бути подано на вхід блоку фільтрації 9, який здійснює операцію його фільтрації перед подачею на узгоджувальний блок 1. Пропонований спосіб застосовувався для вибірки тестових напівтонових зображень, отрима них за допомогою подавання на основне зображення з відомою площею об'єктів елементів шуму з заданими параметрами. Оцінка ефективності запропонованого способу порівняно з відомим способом здійснювалась за площею вірно сегментованих об'єктів. Площа вірно сегментованих об'єктів, порівняно з відомим способом, в середньому вища на 3-5%. Як показує статистика, запропонований спосіб більш ефективний у випадку, коли зображення містять елементи шуму в широкому діапазоні рівнів "сірого". Фіг. __________________________________________________________ ДП "Український інститут промислової власності" (Укрпатент) Україна, 01133, Київ-133, бульв. Лесі Українки, 26 (044) 295-81-42, 295-61-97 __________________________________________________________ Підписано до друку ________ 2001 р. Формат 60х84 1/8. Обсяг ______ обл.-вид. арк. Тираж 50 прим. Зам._______ ____________________________________________________________ УкрІНТЕІ, 03680, Київ-39 МСП, вул. Горького, 180. (044) 268-25-22 ___________________________________________________________ 5