Статья опубликована в рамках: LXXI Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 17 июня 2019 г.)
Наука: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
дипломов
ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ОЦУ
АННОТАЦИЯ
В данной статье рассмотрен метод обнаружения объектов, основанный на бинаризации полутонового изображения.
Ключевые слова: метод Оцу; бинарное изображение; обнаружение объектов; компьютерное зрение.
В настоящее время обнаружение объектов на изображениях имеет множество применений. Развитие этого направления позволяет решить задачи, связанные с охранными системами, верификацией, криминалистической экспертизой. Одним из наиболее важных применений является обработка изображений в медицине. Исследование информации, получаемой из медицинского оборудования способствует постановке диагноза пациентам.
В компьютерном зрении и обработке изображений метод Оцу используется для автоматического нахождения порога классификации изображения, чтобы преобразовать исходное изображение в черно-белое. Смысл такого порога заключается в том, чтобы разделить изображение на светлый («полезный») объект и темный фон.
Задача обнаружения объекта на изображении с помощью этого метода имеет крайне узкое применение. Для того, чтобы метод работал, следует перед бинаризацией применять к исходному изображению фильтр, который выделит обнаруживаемый объект более высокой яркостью по отношению к фону.
Рассмотрим пример работы рассматриваемого алгоритма (Рисунок 1).
Рисунок 1. Пример изображения с объектом [2]
Гистограмма тестового изображения показывает два четко разделяющихся класса. Суть метода Оцу заключается в том, чтобы выставить порог между ними.
Рисунок 2. Гистограмма исходного изображения [2]
В результате работы данного алгоритма получается изображение, представленное на рисунке 3.
Рисунок 3. Результат применения метода Оцу [2]
Основным минусом данного метода является сложность применения для задач обнаружения объектов, где объект является непостоянной и трудно выделяемой областью. Но в таких задачах, как обнаружение штрих-кода, структура которого жестко установлена, алгоритм показывает себя хорошо. Также пороговая бинаризация чувствительна к неравномерной яркости изображения.
Главными достоинствами данного метода можно считать простоту реализации и быстрое время выполнения. Алгоритм работает за линейное время и зависит от количества пикселей.
Список литературы:
- Otsu, N., «A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms» IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, pp. 62-66.
- Обнаружение объектов методом Оцу // Хабр. URL: https://habr.com/en/post/112079/ (дата обращения: 11.06.2019).
дипломов
Оставить комментарий