Регистрация / Вход
Прислать материал

Выделение объектов на множестве изображений с помощью математических методов обработки изображений

ФИО: Герк Е. А.

Направление: Информационные технологии

Научный руководитель: к.т.н., доц. Курочкин Илья Ильич

Институт: Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления

Кафедра: Кафедра Инженерной кибернетики

Академическая группа: ММ-12-2

В настоящее время алгоритмы обработки цифровых изображений находят применения в различных областях науки и техники, имеют множество практических приложений. Например, возможно использовать алгоритмы пороговой обработки и шумоподавления в качестве этапа предобработки цифровых изображений в системах компьютерного зрения или для обработки снимков, полученных методами микроскопии.

Решается задача выделения объектов на наборе изображений, полученных со сканирующего электронного микроскопа. На изображениях присутствуют некоторые объекты, фон, шум и различные искажения. В качестве распознаваемого объекта выступает диоксид церия с иммобилизованными на его поверхности наночастицами золота.

В ходе исследований был разработан программный комплекс, включающий следующие методы предобработки: перевод изображения в оттенки серого, автоконтрастирование, выравнивание фона, пороговая обработка, адаптивная фильтрация. Было проведено сравнение реализованных алгоритмов пороговой обработки изображений на основе глобального и локального анализа порога бинаризации.

В процессе обработки изображений возникла проблема подавления шума и различных искажений. Для снижения уровня зашумленности и разделения всех пикселов изображения на два непересекающихся класса (фон и объект), была выбрана следующая последовательность применяемых методов:

• преобразование яркостного среза;

• адаптивная бинаризация;

• медианный фильтр.

Выбранная последовательность методов была применена к набору из 30 изображений. К примеру, обработка изображения с разрешением 1024×720 точек позволила выделить объекты, площадь которых составляет 4.75% от общей площади изображения. Заметим, что выбранный подход способствует снижению уровня шума, но не во всех случаях позволяет избавиться от искажений и иных объектов, не относящихся к распознаваемым частицам.

Рисунок 1 – Результат применения разработанной последовательности методов. слева: до, справа: после.

Дальнейшее развитие направлено на адаптацию набора применяемых алгоритмов с целью подавления различных искажений и улучшения процесса предобработки в целом.