Рис
. 2.
Изображение эталонного образа
объекта
пейзажа
.
Таким образом
,
для ти
-
пичного в данной постановке за
-
дачи фонового поля корреляци
-
онный алгоритм селекции ока
-
зывается не эффективным
,
если
не использовать предваритель
-
ных методов обработки
.
Проведенные исследования
показали
,
что линейные мето
-
ды предварительной обработ
-
ки исходных массивов изобра
-
жений также не позволяют ре
-
шить задачу селекции образов
объектов корреляционным ме
-
тодом
.
Глобальный максимум
корреляционной функции при
фильтрации любых областей
пространственно
-
частотного спектра исходного пейзажа смещался в
верхнюю область пейзажа
,
где имелись резкие границы переходов от
светлых к темным фрагментам изображения
.
Чтобы уменьшить этот
нежелательный эффект
,
был использован гистограммный метод с по
-
следующей линейной фильтрацией
.
На рис
. 3,
а
представлены гистограммы
,
которые были получены
при разбиении
256
градаций яркости четырех зарегистрированных
пейзажей
(
см
.
рис
. 1)
на
9
интервалов
,
а на рис
. 3,
б
—
гистограммы
изображений объекта
(
моста
),
сегментированных из тех же пейзажей
.
Поскольку пейзажи были получены при различных условиях освещен
-
ности пространства предметов
,
то гистограммы смещены относитель
-
но друг друга
,
но имеют примерно одинаковый вид
.
В процессе гистограммной обработки решались две задачи
.
Пер
-
вая задача заключалась в смещении гистограмм изображений пейза
-
жей для исключения вариаций освещенности объектов при их реги
-
страции
,
а вторая
—
в уменьшении диапазона градаций для исключения
имеющихся резких перепадов в фоновых областях пейзажа
.
Для реше
-
ния первой задачи были рассчитаны оценки математических ожиданий
m
0
k
для каждой из четырех гистограмм
.
Вычисления производились по
формуле
m
0
k
=
1
9
9
X
i
=1
n
i
i
N
,
где
n
i
—
количество пикселей
,
попадающих в
i
-
й интервал значений
яркости при общем числе пикселей изображения
,
равном
N
.
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. "
Приборостроение
". 2004.
№
3 15
