Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Характеристики спектрального метода распознавания двуградационных изображений 17
1.1. Использование спектральных составляющих электрических аналогов изображений в качестве информационных признаков 17
1.2. Аппаратурный спектральный анализ периодизиро-ванных электрических аналогов изображений 20
1.3. Определение количества признаков оптимального описания двуградационных изображений простых образов 24
ГЛАВА 2. Разработка элементов, узлов и систем автоматического распознавания двуградационных изображений простых образов 35
2.1. Способы формирования периодизированного электрического аналога двуградационного изображения 35
2.2. Способ распознавания двуградационных изображений, инвариантный к аффинным преобразованиям 44
2.3. Специальные технические средства для реализации основных операций спектрального способа распознавания двуградационных изображений 47
ГЛАВА 3. Исследование информативности дискретных спектров электрических аналогов двуградационных изображений 58
3.1. Спектры простейших сигналов - элементов формы плоских двуградационных изображений при нелинейной развертке 59
3.2. Спектр парі зеркально-отображенных сигналов 74
3.3. Дискретное преобразование Фурье кривых идентификации печатных символов 82
3.4. Анализ информативности дискретных спектров на примере множества печатных символов 98
ГЛАВА 4. Алгоритм распознавания двутрадационных изображений и примеры его реализации в информационных системах 108
4.1. Алгоритм автоматической группировки признаков 108
4.2. Построение таблиц распознавания 114
4.3. Принципы построения систем автоматического распознавания двуградационных изображений на примере множества печатных символов 125
4.4. Алгоритм распознавания двутрадационных изображений по дискретным спектрам их электрических аналогов 139
Заключение 159
Литература 162
Приложение 170
- Аппаратурный спектральный анализ периодизиро-ванных электрических аналогов изображений
- Способ распознавания двуградационных изображений, инвариантный к аффинным преобразованиям
- Дискретное преобразование Фурье кривых идентификации печатных символов
- Принципы построения систем автоматического распознавания двуградационных изображений на примере множества печатных символов
Введение к работе
B.I. Актуальность выбранного направления
Современный этап научно-технического прогресса характеризуется широким использованием информационно-измерительных систем при решении задач автоматизации трудовой и частично исследовательской деятельности человека.
Важное место в практической реализации систем автоматической обработки больших массивов информации при решении задач автоматизации производственных процессов занимает разработка устройств автоматического поиска, обнаружения, классификации и распознавания элементов изображения или заданных классов образов Дб/.
Потребность практики в обработке большого объема визуальной информации вызвала большой научный интерес к разработке теоретических основ анализа изображений и быстрый рост количества разнообразных систем и устройств, предназначенных для преобразования визуальной информации к виду, удобному для решения задач автоматического распознавания, ввода в ЭВМ или использования для операций промышленного робота.
В последнее время разработан ряд оригинальных схем анализа и обработки изображений, базирующихся на оптико-электронных или оптико-механических сканирующих информационно-измерительных системах Д, 5, 18, 27, 30, 79, 81/. Подобные информационные системы созданы как на основе передающих телевизионных трубок /9, II, 12/, так и на основе матричных полупроводниковых устройств Дб, 19, 27, 30, 34, 39, 83, 84, 85, 88/. При этом новейшая технология построения оптико-электронных элементов в микроминиатюрном исполнении позволит решать в реальном масштабе времени широкий ряд информационных задач по функциональному преобразованию изображений,выделе-нию информационных зон, контуров объектов, подвижных объектов, а также решать задачи по распознаванию двуградационных и голутоно-вых изображений.
В решении этих задач в настоящее время наметился разрыв между теоретическими исследованиями проблемы автоматической классификации и распознавания и практикой разработки и создания автоматических систем, имеющим конкретное применение. Наиболее широко представлены теоретические исследования по проблемам распознавания дискретных изображений /57/, анализ которых позволяет привлечь довольно полно разработанный математический аппарат дискретных преобразований /55, 56/ и использовать возможности обработки больших цифровых массивов с помощью современных ЭВМ и проблемно-ориентированных спецпроцессоров.
В этом направлении при решении конкретных задач распознавания зачастую возникают большие,порой непреодолимые трудности,связанные с огромным числом операций,необходимых при распознавании даже простых изображений при выполнении требований высокого пространственного разрешения и большого числа возможных преобразований изображения на плоскости: аффинных (параллельный сдвиг, поворот, подобие) и оптических (изменение яркости, контрастности, фона).
Большое время, затрачиваемое на решение задачи элементами цифровой техники, ставит на повестку дня разработку аналоговых систем автоматического распознавания ограниченного класса простых образов•
Основным достоинством аналоговых систем является относительная простота реализации на них упрощенных алгоритмов распознавания таких как метод зондов, масок, интегральный, следящей развертки и т.д. /30, 47, 50, 65, 67, 70, 72, 73, 74, 75/.
В аналоговых системах распознавания широко представлены различные варианты оптических и фотоэлектрических преобразователей, сканирующих устройств и элементов,специальные датчики электрических сигналов, и приемники лучистой энергии, модуляторы анализируемого изображения и др. /II, 19, 22, 28, 37, 39, 84, 85, 86, 88/.
Из созданных к настоящему времени в нашей стране и за рубежом автоматических систем распознавания изображений на основе некогерентной оптики практическое применение нашли лишь читавдие автоматы машинописных знаков и некоторые системы выделения линейных элементов изображения /5, 14, 15, 22, 66, 67, 83/.
Известны /30, 52/ три подхода к решению проблемы выделения контуров, считывания и распознавания плоских одноконтурных изображений. Первый подход заключается в поэлементном разложении изображения в последовательность электрических сигналов и обработке этих сигналов электронными схемами /52/. Второй основан на использовании мозаичных фотоприемных матриц, к каждому элементу которых подсоединена автономная цепь предварительной обработки сигнала, настроенная на определенный частотный /39/ или амплитудный порог срабатывания, соответствующий наперед заданной степени контрастности распознаваемого изображения или перепаду его оптической плотности.
Третий подход предполагает использование оптических фильтров пространственных частот /28,68/ с целью выделения контуров изображений,которые работают в сочетании с различными элементами обработки светового потока, без предварительного преобразования последнего в электрический сигнал.
При любом подходе к проблеме распознавания двутрадационных изображений, как правило, необходимо производить предварительное сжатие информации с целью выделения оптимального количества информативных признаков, по которым может быть осуществлен рациональный процесс распознавания.
Формирование оптимального пространства признаков,необходимого для разделения классов распознаваемых объектов с требуемой точ - 7 ностью является одной из наиболее важных и трудных задач /58, 60, 61/. При этом к оптимальному пространству признаков еще добавляется существенное требование - эти признаки должны быть инвариантными к аффинным преобразованиям двутрадационного изображения простых образов /70, 73/.
При реализации необходимых для практики систем автоматического обнаружения классификации и распознавания аналоговыми и дискретными методами одним из первостепенных требований является обеспечение процесса распознавания в реальном времени.
Выполнение этого условия настоятельно требует всемерного и широкого распараллеливания процесса распознавания на всех стадиях преобразования информации и во всех звеньях - оптическом,оптико-электронном (фотоэлектрические преобразователи и сканирующие устройства) и электрическом (схемы реализации алгоритма принятия решения). В известных /21, 24/ системах наиболее эффективно используется распараллеливание лишь при реализации алгоритма распознавания в области электрических сигналов с использованием ЭВМ и спецпроцессоров•
Таким образом вышеизложенная краткая характеристика состояния вопроса создания аналоговых и аналого-цифровых систем распознавания двуградационных изображений простых образов позволяет выделить наиболее актуальные моменты выбранного направления:
- проблема создания новых методов распознавания двуградационных изображений, удовлетворяющих условиям инвариантности к аффинным и оптическим преобразованиям, работающих в реальном времени и имеющих оптимальное количество информативных признаков, обеспечивающее минимум аппаратурных затрат при реализации процесса распознавания;
- разработка конструкторско-технологических принципов создания аналоговых и аналого-цифровых элементов, узлов и устройств, позволяющие синтезировать системы автоматического распознавания двуградациэнных изображений.
В.2І" Общая характерно тика работы
B диссертации выполнено научное обобщение результатов научно-исследовательских конструкторско-технологических и экспериментальных работ, полученных отечественными и зарубежными специалистами в области разработки и использования систем автоматического распознавания двуградационных изображений простых образов.
В работе также широко используются результаты собственных разработок, выполненные за последние 5-Ю лет в Рижском Краснознаменном инститзгте инженеров гражданской авиации им.Ленинского комсомола и в Институте космических исследований природных ресурсов Научно-производственного объединения космических исследований АН Азерб; ССР;
Основные результаты работы изложены в статьях автора /89, 90, 95,96, 97/, докладывались в Киеве на Республиканском семинаре "Приборы и методы спектрального анализа электричеоких сигналов", /91/, в Баку на Всесоюзных конференциях по исследованию Земли космическими средствами /93 , 101/ и во Львове на Всесоюзной школе-семинаре ,!Р0И-83" в секции "Распараллеливание алгоритмов при поиске и распознавании образов" /Ю5?,Ю6/.По материалам диссертации получено семь авторских свидетельств /92,94,98,99,100,103,107/ и подано две заявки /102, 104/.
В целому полученные результаты положены в основу сформулированной единой научной концепции создания систем распознавания двуградационных изображений на основе принципиально нового спектрального метода с позиций:
- достижения минимума аппаратурных затрат при решении задач распознавания простых образов;
- обеспечение высоких метрологических, динамических и эксплуатационных характеристик;
- максимальной унификации узлов и блоков;
- обеспечение высокой надежности распознавания инвариантно к аффинным и оптическим преобразованиям изображений.
Эффективность предложенных принципов построения систем распознавания двуградационных изображений подтверждена положительными результатами НИР и ОКР,проводимых в Институте космических исследований природных ресурсов НПО КИ АН Азерб.ССР по теме № 74/4 "Этюд", в Рижском ордена Трудового Красного знамени политехническом институте по теме "Факел" № 3158/79 и в Рижском научно-исследовательском институте "Микроприбор" по созданию устройства распознавания изображений в системах зрительного восприятия промышленного робота.
Цель га боты. Целью настоящей диссертационной работы является исследование и разработка впервые предложенного в практике построения систем распознавания изображений спектрального метода распознавания двуградационных изображений простых образов и техническое обоснование возможности создания упрощенных специализированных систем автоматического считывания и распознавания изображений на основе гибридной (аналого-цифровой) элементной базы.
Научная новизна. Научная новизна выполненной работы заключается в следующем :
- впервые сформулирован спектральный метод распознавания двуградационных изображений;
- произведено теоретическое обоснование возможности использования спектральных составляющих периодизированных электрических аналогов изображений в качестве системы информативных признаков;
- проведено теоретическое обоснование и определено количество признаков оптимального описания при различных статистических вероятностных законах распределения элементов классифицируемого множества;
- произведен анализ дискретных спектров электрических аналогов простых геометрических фигур при различных способах сканирования и проведены теоретические исследования информативности гармоник дискретного спектра;
- предложены принципы построения аналого-цифровых элементов, узлов и устройств для распознавания двуградационных изображений;
- предложен алгоритм распознавания двуградационных изображений по дискретным спектрам их электрических аналогов.
Практическая ценность. В результате теоретических и экспери-ментальных исследований :
- произведено научное обобщение известных способов распознавания двуградационных изображений и технико-экономическое обоснование разработки спектрального метода распознавания;
- сформулированы схемно-технические принципы построения аналого-цифровых систем распознавания двуградационных изображений;
- предложены функциональные схемы элементов, узлов и блоков систем распознавания двуградационных изображений;
- предложена методика выделения информативных признаков для описания двуградационных изображений простых образов;
- предложена принципиальная схема конструктивно-функционального устройства для сопряжения аналоговых и цифровых элементов в устройствах распознавания, выполненного в рамках ОКР, и серийный выпуск которого был освоен опытным заводом космического приборостроения Ш10 КИ Ж Азерб.ССР;
- предложена принципиальная схема аналогового устройства нормализации сигналов,которое может быть использовано не только в устройствах распознавания, но и при решении широкого круга задач в области информационно-измерительных систем.
Методика выполнения исследований. Методика исследований ба - II зируется на основе теории технической кибернетики,информации,информационно-измерительных систем, спектрального анализа сигналов с последующей экспериментальной, конструкторской и опытно-промышленной проверкой результатов в условиях, близких к эксплуатационным.
Получение приведенных в работе алгоритмов распознавания,используемых при разработке систем распознавания дауградационных изображений простых образов, достигнуто путем аналитического исследования известных алгоритмов распознавания с целью их использования для распознавания печатных символов, выбранных в качестве примерного множества из класса дауградационных изображений простых образов.
Структура и объем работы 1 Диссертационная работа изложена на 205 страницах машинописного текста и содержит введение, четыре главы и заключение на 170 страницах, рисунков 37 и таблиц 12 на 39 страницах, список литературы на 9 страницах и приложение на 35 страницах.
В первой главе проведено исследование основных характеристик спектрального метода распознавания дауградационных изображений . С этой целью проведено теоретическое обоснование использования спектральных составляющих электрических аналогов изображений в качестве системы информативных признаков в устройствах распознавания дауградационных изображений. Б этой главе показано, что предлагаемый в данной работе /89, 90, 92/ впервые спектральный метод распознавания дауградационных изображений характеризуется тремя основными моментами: использованием в сканирующей системе считывания изображения интегрального типа развертки; обеспечение с помощью специального сканирующего устройства периодизации электрических аналогов плоских дауградационных изображений;осуществлением аппаратурного спектрального анализа периодизированных электрических аналогов изображении с целью выделения системы информативных признаков для распознавания определенного класса двуградащонных изображений.
Показано, что для использования амплитуд гармонических составляющих периодизированного аналога изображения в качестве информативных признаков необходимо осуществлять параллельный аппаратурный спектральный анализ. С этой целью произведен краткий обзор методов аппаратурного спектрального анализа периодизованных процессов и исследованы их основные метрологические параметры.
На основании теоретических исследований произведен расчет оптимального количества признаков, необходимых и достаточных для описания элементов классифицируемого множества заданного объема. Дана методика расчета длины оптимального описания при различных статистических законах распределения отсчетов гармоник дискретного спектра в некотором интервале измерений и приведена формула для вычисления количества признаков оптимального описания. Экспериментальное определение абсолютных и относительных значений амплитуд составляющих дискретного спектра определенного множества двутрадационных изображений простых образов осуществлялось специально разработанным прибором - анализатором дискретных спектров изображений (АДСИ).
Вторая глава посвящена вопросам разработки элементов и устройств для систем автоматического распознавания двуградационных изображений простых образов.
На основании критического обзора существующих схем формирования электрического аналога изображений исследована возможность их использования для получения периодического функционального сигнала.
Предложены впервые в данной работе различные способы периодизации электрических аналогов изображения.
Сформулирован новый способ распознавания двуградационных изображений, инвариантный к аффинным преобразованиям изображения на плоскости.
Показано, что с целью выделения признаков формы плоских двуградационных изображений, инвариантных к их аффинным и оптическим преобразованиям в предлагаемом способе осуществлен ряд новых операций. Достоинством предлагаемого способа является то, что реализация его не требует сложного алгоритма работы, а количество признаков, необходимое для осуществления распознавания определенного множества простых образов с ЕЫСОКОЙ вероятностью принятия правильного решения, получается на порядок меньше, чем в известных способах /9, 14, 16, 42, 46, 49/.
Разработаны специальные технические средства, реализующие основные операции спектрального способа распознавания двуградационных изображений:узел сдвига и захвата изображения, блоки центрирования изображения, формирователь вращающегося плоского сканирующего луча,фотоэлектрический преобразователь на основе реце-пторной сетчатки, узел сопряжения выходов маломощных интегральных микросхем с устройствами двигательной автоматики и аналоговое устройство для нормализации совокупности сигналов.
Дано описание принципов работы элементов и узлов, впервые предложенных в настоящей работе, и показано их применение в различных системах автоматического распознавания двуградационных изображений, реализующих спектральный способ распознавания.
Показаны блок-схемы систем автоматического распознавания двуградационных изображений,впервые предложенные в настоящей работе, и приведен сопоставительный анализ предложенных систем и известных решений.
Показаны преимущества предложенных систем распознавания двуградационных изображений по сравнению с известными система - 14-ми для распознавания двуградационных изображений.
Третья глава посвящена исследованию информативности дискретных спектров электрических аналогов двуградационных изображена
Произведен расчет спектров геометрических фигур простой формы при нелинейной развертке. В качестве примеров были выбраны последовательности симметричных и несимметричных треугольных,коси-нусоидальных, прямоугольных и экспоненциальных импульсов. Дискретные спектры исследуемых сигналов были получены для двух случаев: при линейной и нелинейной развертке изображения плоским сканирующим лучом. Показана возможность использования составляющих дискретного спектра при нелинейной развертке в качестве системы информативных признаков для целей распознавания.
Аналитический расчет дискретных спектров электрических аналогов двутрадационных изображений показан на примере дискретного преобразования Фурье кривых идентификации печатных символов.
Дана методика графо-аналитического построения кривых идентификации. Произведено быстрое преобразование Фурье (БПФ) для кривых идентификации печатных символов, заданных как равноотстоящими отсчетами (имитация линейной развертки), так и неравноотстоящими отсчетами (имитация нелинейной развертки). Из известных алгоритмов БПФ был выбран тот, который основан на методе прореживания по времени, так как он обеспечивал представление гармоник дискретного спектра в "естественном" порядке.
Нелинейное сканирование имитировалось заданием неравноотстоящих отсчетов таким образом, что расстояние между соседними отсчетами в интервале, равном половине периода сканирования, изменялись по синусоидальному закону.
На примере множества печатных букв русского алфавита и арабских цифр произведен анализ информативности дискретных спектров электрических аналогов двуградационных изображений. Введены понятия средней и максимальной плотности отчетов, критерия информативности и меры контактности отсчетов для системы признаков.
Четвертая глава посвящена разработке алгоритма распознавания двуградационных изображении и систем его технической реализации на примере множества печатных символов. Для определенного множества двуградационных изображений определена степень информативности признаков.
Описана довольно простая методика построения таблиц распознавания, рассмотрены и проанализированы различные варианты кодирования амплитудных значений гармоник дискретного спектра кривых идентификации печатных символов.
Представлены блок-схемы систем автоматического распознавания арабских цифр, выполненные на пороговых элементах, построенные на основе таблиц распознавания.
Предложена блок-схема системы считывания и распознавания печатных символов, в которой для обеспечения независимости результата распознавания от поворота символа в пределах угла порядка 45° введены блоки поворота сканирующего луча, формирования сигналов управления, выделения максимума гармоник и нормализатор. Моделирование на ЭШ работы предложенных систем распознавания было произведено на основе известных алгоритмов классификации элементов распознаваемого множества по расстоянию в пространстве признаков.
Показано, что надежность распознавания в значительной степени зависит от того, каково соотношение между минимальным расстоянием, по которому определяется принадлежность предъявляемого для распознавания объекта к определенному классу и остальншли расстояниями до всех точек эталонного множества. Это соотношение характеризуется коэффициентом распознавания. При заданных наперед порогами распознавания определен коэффициент помех .характеризующий надеж - 16 ность распознавания Предложена блок-схема алгоритма распознавания печатных символов по дискретным спектрам их электрических аналогов.
Составлена программа алгоритма на языке ДОС/ЕС-"Фортран" и проведена серия экспериментов по распознаванию печатных символов 14 типов шрифтов.
В.З. Выносимые на защиту положения
1. Выводы научного обобщения работ отечественных и зарубежных специалистов в области создания автоматических систем для распознавания двуградационных изображений.
2. Основные характеристики предлагаемого спектрального метода распознавания плоских двуградационных изображений простых образов.
3. Результаты теоретических и экспериментальных исследований информативности гармоник дискретного спектра периодизирован-ных электрических аналогов изображений.
4. Рекомендации аналитического и практического характера по построению аналого-цифровых систем автоматического распознавания двуградационных изображений на базе алгоритма распознавания по дискретным спектрам их электрических аналогов.
5. Основные принципы построения практических схем формирования электрических аналогов изображений, используемых в качестве первичных преобразователей в информационно-измерительных системах.
Аппаратурный спектральный анализ периодизиро-ванных электрических аналогов изображений
Попытки использования спектральных характеристик в качестве системы инфорлативных признаков при классификации электрических аналогов изображений известны сравнительно недавно. Одними из первых в нашей стране спектральные характеристики в качестве системы информативных признаков использовали медики при анализе электрокардиограммы /29, 41, 69/.
В /27/ рассматриваются теоретические аспекты использования многомерных спектров для целей распознавания черно-белых изображений. На примере использования двумерного спектра показана возможность распознавания печатных символов, но при этом отмечается исключительно большой объем необходимых вычислительных операций, что ограничивает возможность практического применения метода распознавания изображений по двумерным, а тем более многомерным ( fl ? 2) спектрам.
Распознавание плоских двуградационных изображений по одномерным или многомерным спектрам не нашло широкого применения еще и потому, что в этом случае полученные путем одномерного или многомерного преобразования Фурье спектры ограниченных во времени апериодических аналогов изображений являются сплошными, за счет чего спектральное описание электрических аналогов изображений зачастую является избыточным, а выбор минимальной системы информативных признаков становится неопределенным.
В работе Эванса /80/, посвященной созданию полупроводникового сканирующего устройства (полупроводниковой матрицы ) для распознавания изображений, обсуждается вопрос использования в качестве системы информативных признаков гармонических составляющих спектра, полученного в результате Фурье-анализа электрических аналогов изображений печатных символов. При этом отмечается тот факт, что для распознавания множества букв и цифр определенного алфавита достаточно использовать лишь спектр амплитуд без учета спектра фаз.
Намечается тенденция использования гармонического анализа в космических исследованиях природных ресурсов в работе /33/, в которой показана классификация почв и растительных объектов при многозональной съемке по амплитудным и фазовым составляющим Фурье-спектра. Здесь утверждается, что для ограниченного числа типов функции может быть найдена оптимальная, в смысле дисперсий разложения, система базисных функций и в качестве такого приспособленного базиса для непрерывных функций может быть использовано разложение Карунена Яоэва. Отмечается также, что основным недостатком получаемых систем статистически ортогональных функций обобщенного преобразования Фурье является необходимость анализа достаточно представительного ансамбля правильно выбранных функций спектральной яркости объектов природного ландшафта. Реализация сложных функций имеет технические ограничения.
В то же время опыт показывает, что гармонический анализ Фурье и обобщенный гарлонический анализ функций спектральной яркости природных объектов могут быть использованы для повышения информативности съемочных систем при многозональном фотографировании.
Отличительной чертой предлагаемого в настоящей работе спектрального метода распознавания от вышеизложенных методов, использующих Фурье-анализ, является использование в качестве системы информативных признаков набора гармоник дискретного спектра пери-одизированного электрического аналога плоского черно-белого изображения.
Спектральный метод распознавания плоских черно-белых изображений печатных символов характеризуется тремя основными моментами: использованием в сканирующей системе интегрального типа развертки изображения; обеспечением с помощью специального сканирующего устройства периодизации электрических аналогов плоских черно-белых изображений; осуществлением аппаратурного спектрального анализа периодизированных электрических аналогов изображений с целью выделения информативных признаков для классификации последних. Интегральный тип развертки используется в известном интегральном методе распознавания знаков и символов /30, 31/ и состоит в следующем. Каждому плоскому черно-белому изображению знака или символа соответствует электрический сигнал, временное изменение которого может быть описано кривой, ординаты которой представляют собой проекции площади плоской фигуры на горизонтальную или вертикальную оси /21, 22/.
В предлагаемом спектральном методе распознавания интегральная развертка плоского черно-белого изображения получается за счет применения в качестве сканирующего элемента плоского светового луча.
Использовать непосредственно интегральный аналог символа с целью выделения информативных признаков не представляется целесообразным поскольку преобразование Фурье апериодического сигнала дает сплошной спектр и поэтому выбор спектральных характеристик становится неопределенным.
Периодизация электрического аналога изображения позволяет осуществить четкий выбор системы инфорлативных признаков, так как в этом случае Фурье - преобразование периодической последовательности электрических аналогов изображения дает дискретный гарлонический спектр.
Периодизация может быть осуществлена различными известными способами /53, 54/. В данной работе рассматриваются сигналы, периодизация которых осуществляется за счет того, что плоский световой сканирующий луч, совершая гармонические колебания с определенной частотой, создает в нагрузке фотоприемника периодическую последовательность электрических сигналов - интегральных аналогов сканируемого изображения.
Для измерения амплитудных значений составляющих дискретного спектра, принятых в качестве системы информативных признаков можно с успехом пользоваться известными методами аппаратурного спектрального анализа многократно повторяющихся процессов, освещенными достаточно полно в Д7, 20/.
Способ распознавания двуградационных изображений, инвариантный к аффинным преобразованиям
Операция формирования периодизированного электрического аналога двутрадационного изображения по существу является предварительной обработкой визуальной информации для обеспечения надежного распознавания в зрительной системе роботов второго и третьего поколений /34/.
Для обработки визуальной информации часто используют сканирующие информационные системы /30/, в которых изображения преобразуются в электрические сигналы. Цель такой обработки заключается в извлечении из всего объема информации только той ее части, которая является существенной для решения конкретно поставленной задачи. Зачастую методы обработки сигналов, лежащие в основе принципа действия той или иной сканирующей информационной системы, носят столь принципиальный характер, что являются одновременно и методами распознавания /45 # 70/.
Известен широкий ассортимент оптических и оптико-электронных средств обработки визуальной информации, которые позволяют осуществлять весьма сложные операции по обработке изображений на различных уровнях /3, 12, 19, 42, 45, 70/. Наиболее широко в устройствах распознавания изображений в качестве сканирующих информационных систем используются передающие телевизионные трубки типа "видикон". Телевизионные сканирующие информационные системы, как правило, довольно сложны конструктивно и для дальнейшего анализа предполагают использование ЭВМ, /12/. Сканирующие информационные устройства, используемые для предварительной обработки визуальной информации могут быть грубо разделены на два вида : 1) устройства с электромеханической разверткой изображений; 2) устройства с электронной разверткой изображений. К устройствам первого вида относят оптико-механические генераторы светового пятна для сканирования всего кадра по типу телевизионного растра /30/. Достоинством этих генераторов являются высокая разрешающая способность и большая яркость светового пятна, что дает возможность работать с изображениями малой контрастности. Существенными недостатками таких генераторов являются значительная сложность механических систем, громоздкость, трудность управления положением светового пятна. Устройства второго вида имеют несомненное преимущество,которое состоит в том, что они, в принципе, позволяют получить значительно большее быстродействие, чем при электромеханической, развертке изображений, так как здесь в качестве генератора светового пятна используются электронно-лучевые трубки. Серьезным недостатком электронно-лучевых трубок является существенная зависимость апертуры луча от его яркости. Это влияет не только на четкость, но и на контрастность получаемого изображения, В результате сканирования изображения тем или иным устройством получают тот или иной электрический аналог визуальной информации, который затем подвергается в ряде известных устройств распознавания /37, 40, 45, 54/ спектральному анализу с помощью набора параллельных узкополосых фильтров, настроенных на определенные частоты в пределах возможного изменения пространственных частот анализируемого изображения. Для неустановившихся колебаний использовать непосредственно анализаторы спектра /2, 6, 7/ не представляется возможным, так как характер спектра меняется во времени значительно быстрее,чем длится процесс измерений. В настоящее время довольно широко распространены два метода решения задачи спектрального анализа непериодических сигналов /29, 53/: 1) непериодические колебания преобразуются в периодические; 2) сплошной спектр апериодического колебания сразу разбивается на отдельные участки частот и каждый из них подвергается спектральному анализу одновременно. В первом случае преобразование апериодического колебания в периодические производится путем записи этих колебаний на магнитную ленту или на фотопленку с последующей склейкой отрезка магнитной ленты или фотопленки в замкнутую петлю, которая затем прокручивается с определенной постоянной скоростью.
Во втором методе посредством набора фильтров спектр частот исследуемого колебания разбивается на отдельные участки и энергией каждого из них запасается конденсатор, являющийся в этом случае запоминающим устройством. Напряжение с конденсатора подается к модулирующему устройству, где и измеряется. Оба метода сложны и не являются универсальными. Ни один из этих методов не может быть использован при проектировании устройств предварительной обработки информации в системах визуального зрения роботов. Серьезным недостатком первого метода является необходимость фиксирования изображения (или апериодического колебания) на фотопленке и необходимость укладывания целого числа колебаний в петле. Это приводит к тому, что при различных длительностях апериодического сигнала длина ленты должна меняться.
В данной работе предлагается метод периодизации апериодических аналогов двуградационных изображений, зафиксированных на кадре-носителе информации или находящихся в поле внимания устройства распознавания, осуществляемый с помощью плоского сканирующего луча» Предлагаемый метод свободен от недостатков методов, рассмотренных выше, и заключается в том, что многократное повторение непериодического сигнала производится за счет сканирования изображения плоским световым лучом, совершающим гармоническое колебательное движение в горизонтальной плоскости или вращательное движение с определенной частотой вокруг оси, перпендикулярной плоскости изображения и проходящей через его центр тяжести. В обоих случаях плоский сканирующий луч модулируется изображением и фокусируется на фотоэлементе, с нагрузки которого снимается периодическая последовательность электрических аналогов изображения.
Дискретное преобразование Фурье кривых идентификации печатных символов
Следовательно, для подобных и произвольно ориентированных изображений, центр тяжести которых совмещен с осью вращения плоского сканирующего луча, форма периодизированных электрических аналогов остается неизменной» Этим достигается инвариантность выделенных признаков к повороту.
В результате спектрального анализа полученной указанным способом периодической последовательности сигналов получается последовательность (совокупность) гармоник дискретного спектра .Причем, подобным и произвольно ориентированным двуградационным изображениям соответствуют дискретные спектры с одинаковым законом изменения гармоник (с одинаковой формой огибающей), но с различными абсолютными значениями амплитуд гармонических составляющих дискретного спектра.
Введение дополнительно операции выделения из совокупности составляющих дискретного спектра гармоники с максимальным значением амплитуды и последующая нормализация по ней всей совокупности составляющих дискретного спектра позволяет получить для подобных и произвольно ориентированных изображений простых образов совершенно одинаковые относительные спектры, совпадающие не только по форме огибающей, но и по значению амплитуды каждой гармоники относительного дискретного спектра. При этом существенным является и то, что интервал изменения относительных гармоник дискретных спектров остается постоянным для различных классов изображений и равен единице /99, 107/.
Достоинство предлагаемого способа выделения признаков формы двуградапионных изображений является то, что реализация его не требует сложного алгоритма работы, а количество признаков,необходимое для распознавания определенного множества простых образов, получается на порядок меньше, чем в известных способах /36, 52, 73, 74/.
Предлагаемый способ выгодно отличается от известных тем,что не накладывает никаких ограничений на величину коэффициента подобия.
Для реализации предлагаемого способа, кроме уже упоминавшихся средств,таких как формирователь плоского сканирующего луча на основе диска с радиальной щелью и анализатор гармоник, необходимо использовать и специальные узлы и блоки, которые могут осуществить остальные из перечисленных операций.
Кроме указанных выше формирователя сканирующего луча, фотоприемника и анализатора гармоник, для реализации основных операций способа выделения признаков формы, инвариантных к аффинным преобразованиям, необходимо введение в устройство распознавание таких специальных элементов, как узлы сдвига и захвата, блоки центрирования изображения, вращения сканирующего диска, рецепторная сетчатка, узлы сопряжения выходов маломощных интегральных микросхем с устройствами двигательной автоматики (реле, электродвигатели) и блок нормализации аналоговых сигналов.
Узел сдвига и захвата изображения предназначен для изменения масштаба проекции изображения с целью вписывания его в пределы, ограниченные внешней окружностью рецепторной сетчатки.
Рецепторная сетчатка отличается от известных /70/ тем, что имеет в каждом квадранте дополнительные граничные рецепторы,выходы которых соединены со входами блока захвата изображения ( рис. 2.3).
Граничные рецепторы выполнены в виде дугообразных полосок длиной равной четверти длины внешней окружности сетчатки и шириной равной радиусу внутренней окружности (центрального отверстия) сетчатки.
Захват и центрирование изображения осуществляется в следующем порядке. Если поперечные размеры изображения велики настолько, что граничные элементы изображения проецируются одновременно на все четыре или же на два диаметрально противоположных граничных элемента рецепторной сетчатки, то на соответствующие входы элементов "И" блока 7 поступают управляющие сигналы и с выхода 5 блока захвата снимается сигнал управления на блок объектива,под действием которого уменьшается масштаб проекции изображения на сетчатку. При уменьшении проекции изображения на сетчатку до размеров, при которых управляющие сигналы снимаются не более, чем на двух соседних граничных элементов, уменьшение проекции изображения на сетчатку прекращается. На управляющих входах ключей блока захвата отсутствует сигнал запрета и производится сдвиг изображения относительно осей X и У (операция захвата). Выходы I и 2 блока 7 подключены к управляющим входам ключей 22 и 30, и через инверторы 25 и 33 к управляющим входам ключей 23 и ЗІ в блоках центрирования 10 и II по ОС и У (см. рис. 2.4). Выходы 3 и 4 блока 7 подключены к информационным входам ключей 23 и 31.
Принципы построения систем автоматического распознавания двуградационных изображений на примере множества печатных символов
В системе автоматического распознавания двуградационных изображений /103/, блок-схема которой представлена на рис. 2.5,рецепторная сетчатка выполняет как функции в рамках узла центрирования изображения, так и функции многоэлементного фотоэлектрического преобразователя. Это достигается тем, что многоэлементный фотоэлектрический преобразователь 3 выполнен в форме круга с радикально-круговым расположением рецепторов, каждый из которых содержит три выхода, причем,два выхода подключены к входу блока центрирования 6, а третьи выходы рецепторов, принадлежащих одному кольцу, соединены со входом блока анализатора 7 гармоник каждого из k -каналов предварительной обработки сигналов. В блок развертки I устройства распознавания входят объектив 2, многоэлементный фотоэлектрический преобразователь 3, узел сканирующего диска 4. Изображение фиксируется на носителе 5 с произвольной ориентацией. Выходы блоков анализаторов гармоник 7 в каждом из к -каналов подключены к блокам пороговых элементов 8. Каждый канал предварительной обработки сигналов оканчивается блоками кодирования 9, выходы которых подключены к классификатору 10.
Блок центрирования 6 имеет три выхода: первые два управляют центрированием по ЗС и У , подавая сигналы на механизмы перемещения блока развертки I, а третий выход служит для віслючения двигателя вращения сканирующего диска в узле 4 через согласующее устройство II, выполненное на микросхеме КФУ-К2. "Транзисторный усилитель мощности".
Система работает следующим образом. Изображение на носителе 5 проецируется объективом 2 на многоэлементный фотоэлектрический преобразователь 3. Первые и вторые выходы рецепторов многоэлементного преобразователя подключены к блоку центрирования 6, который работает по такому же алгоритму, как в устройстве, показанном на рис. 2.4.
С выхода 3 сигнал включения механизма вращения на блок II будет подаваться в тот момент, когда центр тяжести изображения на носителе 5 совпадет с центром многоэлементного фотоэлектрического преобразователя 3 (с оптической осью блока развертки изображения) . С этого момента начинается процесс считывания изображения.
Вращающийся с постоянной угловой скоростью плоский сканирующий луч, сформированный сканирующим диском с тонкой радиальной щелью, модулируется изображением на носителе 5 и проецируется объективом 2 на многоэлементный фотоэлектрический преобразователь З, в котором третьи выходы рецепторов, входящих в одно кольцо,объединены и подключены ко входу анализатора гармоник 7. С выходов кольцевых элементов снимается периодизированный электрический сигнал-аналог части изображения, проецируемого на одно кольцо.
В блоке анализатора гармоник 7 происходит фильтрация гармоник периодизированного сигнала, выделение гармоники с максимальной амплитудой и нормализация по ней остальных составляющих дискретного спектра. На И- -выходах анализатора гармоник получаются нормализованные значения гармоник дискретного спектра, интервал изменения которых постоянен и равен единице. Нормализованные значения гармоник поступают на входы пороговых элементов, с выхода которых снимается сигнал логического нуля или единицы. Выходы пороговых элементов 8 подключены ко входам блока кодирования 9, на выходе которого устанавливается один из т = 8 уровней, соответствующий комбинации нулей и единиц на его входе. Сигналы с выходов блоков кодирования 9 каждого из -каналов поступают на классификатор 10.
Предлагаемое устройство по сравнению с известными /39/ позволяет значительно расширить класс распознаваемых изображений. Объем классифицируемых объектов может быть определен по формуле v=(2 ) , где її - число признаков-гармоник, k - число каналов предварительной обработки сигналов. Например, при (г =3 и = 4, объем классифицируемых объектов равен 2 = 4096. Предлагаемое устройство может быть реализовано на унифицированных элементах цифровой и аналоговой техники, причем, для расширения объема классифицируемых объектов можно идти не только по пути увеличения каналов предварительной обработки сигналов,но и по пути увеличения числа измеряемых гармоник за счет наращивания количества фильтров в блоке анализатора гарлоник каждого канала. В заключении настояцей главы дадим краткие выводы по полученным результатам : а) Проанализированы различные способы сканирования двутрада ционных изображений для формирования интегральных периодических сигналов; б) Предложен и проанализирован оригинальный способ получения периодизированных электрических аналогов двутрадационных изображ ений с помощью сканирующей системы, основной частью которой явля ется формирователь, обеспечивающий возвратно-поступательное дви жение по гармоническому колебательному закону плоского сканирую щего луча по кадру-носителю информации; в) Предложен и проанализирован способ сканирования двуграда ционного изображения плоским лучом, вращающимся вокруг оси, перпе ндикулярной плоскости изображения, с определенной и постоянной угловой скоростью.
