Синтетический алгоритм обнаружения контуров объектов на растровых изображениях на основе RGB-координат
Synthetic algorithm for detection of object contours on the raster images based on RGB-coordinates

УДК 004.932.2

Одной из операций, которую достаточно часто используют при обработке и анализе изображений, является обнаружение контуров. Это связано с тем, что обнаруженные границы могут быть использованы в качестве информации, на основе которой возможно осуществить отделение интересующего объекта изображения от его фона; на основе контуров может быть осуществлен поиск границ между перекрывающимися объектами; также, границы могут использоваться для описания самого объекта, то есть, разделения его, по каким-либо характеристикам, на части контурами.

Информацию о контурах можно получить на основе анализа черно-белых изображений. Необходимо понимать, что в этом случае, такая информация не всегда будет полной, что может повлечь неточности карты границ. В этом случае, для увеличения точности идентификации контуров, необходимо использовать дополнительную информацию, которой будет являться вектора цветовых координат.

В данной работе рассматривается алгоритм поиска границ на основе информации о цвете. В нем используется фильтр Гаусса для первоначального сглаживания изображения. Далее производится обнаружение краев на основе масок и осуществляется синтетическое преобразование цветовых данных. Для более наглядного выделения краев применяется алгоритм утончения контура.

One of the operations that is often used in image processing and analysis is the detection of contours. This is due to the fact that the detected boundaries can be used as information on the basis of which the image object of interest can be separated from its background; on the basis of contours can be searched for boundaries between overlapping objects; also, the borders can be used to describe the object itself, that is, to divide it, according to some characteristics, into parts by contours. In this case, with accurate determination of the edges of the image, not only the objects present in the image can be found, but their basic properties - the perimeter, shape, etc. - can be determined.

Information about the contours can be obtained on the basis of the analysis of grayscale images. It is necessary to understand that in this case, such information will not always be complete, which may entail inaccuracies of the boundary map. In this case, to increase the accuracy of contour identification, it is necessary to use additional information, which will be the vectors of color coordinates.

In this paper, an algorithm for finding boundaries based on color information is considered. It uses a Gaussian filter to initially smooth the image. Further, the detection of edges on the basis of masks is performed, the synthetic transformation of color channels. For a more visual selection of edges, an edge thinning algorithm is used.

Авторы:

Шульдешова Ольга Викторовна

ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева», г. Орел
Старший преподаватель

Волков Вадим Николаевич

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева» (ОГУ имени И.С. Тургенева), г. Орёл
Кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой информационных систем

Сорокин Андрей Иванович

ОФ ИПИ РАН, г. Орел
Магистр прикладной информатики, инженер-исследователь

Список цитируемой литературы:

  • Ji R.S. Comparison of color image edge detection methods. – University of Science and Technology of China, 2007. 
  • Novak C.L., Shafer S.A. Color edge detection. – In Proc. DARPA Image Understanding Workshop, 1987. – P. 35-37. 
  • Xin Chen, Houjin Chen. A Novel Color Edge Detection Algorithm in RGB Color Space. – IEEE 10th International Conference on Signal Processing Proceedings. 
  • Nevatia R. A color edge detector and its use in scene segmentation. – IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. – Vol. SMC-7. – № 11. – P. 820-826. – Nov. 1977.
  • Evans N., Liu X.U. A morphological gradient approach to color edge detection. – IEEE Transactions on Image Processing, 2006. – Vol. 15. – № 6. – P. 1454-1463.
  • Li X.W., Zhang X.R. A perceptual color edge detection algorithm. – International Conference on Computer Science and Software Engineering, 2008. – Vol. 1. – P. 297-300.
  • Talbi F. and others. Separable Convolution Gaussian Smoothing Filters on a Xilinx FPGA platform / F.Talbi, F.Alim, S. Seddiki, I. Mezzah, B. Hachemi // International conference on innovative computing technology (INTECH). – Galcia. – P.112-117, May 2015.
  • Dutta S., Bidyut B. Chaudhuri. A Color Edge Detection Algorithm in RGB Color Space. –International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, 2009.
  • Naik S.K., Murthy C.A. Standardization of Edge Magnitude in Color Images. – IEEE Trans. – Image processing. – Vol. 15. – № 9. – Sept. 2006.
  • Zhang T.Y., Suen C.Y. A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital. – Communications of the ACM, March 1984. – Vol. 27. – № 3.

Последние новости

Случайный материал

  • В статье рассматриваются вопросы эффективной организации мониторинга процессов оказания электронных услуг. В качестве инструмента проведения мониторинга предлагается использовать автоматизированную систему, обеспечивающую адаптивную организацию процессов сбора, хранения и обработки данных. Сформулированы системные и технологические задачи организации мониторинга, раскрыты их сущность и принципы решения.
    Фролов Алексей Иванович, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», г. Орел
  • В данной статье рассматриваются подходы к созданию подсистемы стабилизации температуры в барокамере экспериментальной системы контроля качества приборов. Данная подсистема позволяет управлять величиной тока, подаваемого на термоэлектрический модуль, для поддержания воздушной среды управляемого объекта – барокамеры в пределах заданной величины.
    Демина Юлия Александровна, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», г. Орел
    Вереницын Андрей Игоревич, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», г. Орел
    Демина Елена Григорьевна, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», г. Орел
  • В данной статье рассматривается актуальность применения свободного программного обеспечения для оказания электронных услуг населению, а также выявляются проблемы при его внедрении и сопровождении.
    Стычук Алексей Александрович, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», г. Орел
    Постников Максим Владимирович, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», г. Орел