Спосіб відновлення зображення по часткових даних, розташованих на двох парах взаємно перпендикулярних смуг

Реферат: UA 67900 U UA 67900 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель належить до галузі обробки та відновлення даних дистанційного зондування, зокрема стосується кібернетики й обчислювальної техніки, і може бути використана для побудови пристроїв для автоматичного відновлення або розпізнавання образів. Процесом як об'єктом технології корисної моделі є сукупність дій з вимірювання параметрів (інтенсивностей), які характеризують відновлюване зображення, перетворення даних про інтенсивності для формування структури зображення та його відновлення з метою автоматизації розпізнавання образів. Продуктами, щодо яких у корисній моделі виконуються дії, є дані про значення параметрів (інтенсивностей) відновлюваних зображень. Продуктом, за допомогою якого у корисній моделі виконуються дії, є електроннообчислювальна машина (ЕОМ). Відомий спосіб інтерполяції цифрового зображення [1], який стосується зміни масштабу цифрового зображення, тобто обчислення значень яскравостей у точках, які первісно не належать вхідній множині точок у яких відоме значення яскравості. Недоліком цього способу є неможливість його використання, якщо зображення є частковим. Відомий спосіб, який вибрано за прототип [2], у якому одержують вихідні геометрично попіксельно сполучені оцифровані зображення однієї й тієї ж сцени одночасно в n спектральних діапазонах, формують вихідну матрицю ознак, кожний елемент якої являє собою n-мірний вектор значень ознак пікселей вихідних зображень із однаковими координатами, вибирають еталон у вигляді довільного елемента вихідної матриці ознак, формують підсумкову числову матрицю, кожному поточному елементу якої привласнюють значення, рівне відстані у векторному просторі ознак між вектором, що відповідає еталону, й вектором, що відповідає елементу вихідної матриці з тим же номером рядка й стовпця, що й поточний елемент, переводять підсумкову матрицю в цифрове зображення, причому як ознаки використовують яскравості пікселей, текстурні й градієнтні характеристики пікселей вихідних зображень. Недоліком цього способу є неможливість його використання, якщо зображення є частковим. В основу корисної моделі поставлено задачу підвищення рівня автоматизації та швидкості обробки та відновлення даних дистанційного зондування, зокрема відновлення повного зображення при відомому частковому. Поставлена задача вирішується тим, що у способі відновлення зображення по часткових даних, розташованих на перетинних смугах, який полягає в тому, що отримують вхідні оцифровані зображення об'єкта, формують вхідні матриці ознак та синтезують вихідне зображення, причому зображення об'єкта розташовують у певному порядку та вхідна матриця формується таким чином, що на відомих смугах містить інформацію про задані значення пікселів та нулі там, де зображення необхідно відновлювати, причому синтез вихідного зображення здійснюється наступним чином: на початку здійснюють вибір елементів останньої строки першої смуги та першої строки другої смуги, та за допомогою двоточкової ермітової інтерполяції отримують вихідне зображення. У порівнянні з прототипом відмінними ознаками є розташування зображень об'єкта у певному порядку, формування вхідної матриці таким чином, що на відомих смугах містить інформацію про задані значення пікселів та нулі там, де зображення необхідно відновлювати, та використання двоточкової ермітової інтерполяції для отримання вихідного зображення. Технічним результатом корисної моделі є: можливість отримання повного зображення по відомому частковому, розташованому на перетинних смугах. У технічному рішенні, що заявляється, нові ознаки при взаємодії з відомими дають новий технічний результат, що дозволяє вирішити поставлену задачу. Таким чином, у порівнянні з прототипом запропоноване технічне рішення містить вищевказані істотні ознаки і, отже, відповідає вимозі «Новизна». Ознаки, що відрізняють технічне рішення, яке заявляється, від прототипу, не виявлені в інших технічних рішеннях при вивченні цієї галузі техніки. Спосіб працює наступним чином. Маємо чотири смуги одного знімка, розташовані у певному порядку.(фіг. 1 - фіг. 4). Об'єднуємо їх (фіг. 5). Вважаємо, що все зображення поверхні визначається матрицею М попіксельних інтенсивностей у відтінках сірого розмірності m  n пікселів. Перетворюємо отримане об'єднане зображення в єдину матрицю наступним чином: якщо значення пікселя відоме, то замінюємо його на одиницю, якщо ні - то на нуль. За допомогою двоточкової ермітової інтерполяції відновлюємо повне зображення за правилом: y  2 y  1 x  a2 x  b1  g1b1, y    g2a2, y    f 2x, 1   f 2x, 2  b1  a2 a2  b1 1  2 2  1 1 UA 67900 U x  a2 y   2 x  b1 y  2   g1b1, 1    g2a2, 1  b1  a2 1  2 a2  b1 1  2 x  b1 y  1 x  a2 y  1    f 2a2, 2    f 2b1, 2 a2  b1 2  1 b1  a2 2  1  5 10 15 a1, b1 - номери першого і останнього рядків першої вертикальної смуги а2, b2 - номери першого і останнього рядків другої вертикальної смуги 1 1 - номери першого і останнього рядків першої горизонтальної смуги , 2,2 - номери першого і останнього рядків другої горизонтальної смуги g1(x,y), g2(x,y) - перша і друга вертикальні смуги відповідно f1(x,y),f2(x,y) - перша і друга горизонтальні смуги відповідно. У результаті отримуємо зображення. На фіг. 7 наведено реальне зображення. На фіг 6 зображення отримане за допомогою способу, що заявляється. Виходячи з вищевикладеного, можна зробити висновок, що технічне рішення, яке заявляється, задовольняє критерію «Промислове застосування». Джерела інформації: 1. Патент Россия 2367019, МПК G06T3/40, G06K9/36. Способ интерполяции цифрового изображения/ Бурсук B.H.(RU) / патентообладатель корпорація «САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд»(КЯ).-№ 200710523 6/09; заявл. 13.02.2007;опубл. 10.09.2009. 2. Патент Россия 2267232, МПК H04N1/40, H04N9/67, G06K9/36, G06T5/00 Способ преобразования изображений/ Шереметьева Т.А., Филлипов T.H.(RU) / патентообладатель ФГУП НИИКИ ОЭП (RU). - № 2004117830/09; заявл. 11.06.2004; опубл. 27.12.2005. 20 ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 25 30 Спосіб відновлення зображення по часткових даних, розташованих на двох парах взаємно перпендикулярних смуг, який полягає в тому, що отримують вхідні оцифровані зображення об'єкту, формують вхідні матриці ознак та синтезують вихідне зображення, який відрізняється тим, що зображення об'єкта розташовують у певному порядку та вхідна матриця формується таким чином, що на відомих смугах містить інформацію про задані значення пікселів та нулі там, де зображення необхідно відновлювати, причому синтез вихідного зображення здійснюється наступним чином: на початку здійснюють вибір елементів останньої строки першої смуги та першої строки другої смуги, та за допомогою двоточкової ермітової інтерполяції отримують вихідне зображення. 2 UA 67900 U 3 UA 67900 U Комп’ютерна верстка В. Мацело Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 4