Способ распознавания изображений

,39 1, 19 (088. 8) Гееударстеенймй комитет СССР по делам наобретений н открмтнй(72) Авторы изобретения физико-механический институт АН Украинской ССР(54) СПОСОБ РАСПОЗНАВАНЙЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ/ Изббретение относится к области ав томатического распознавания и классифи кации изображений объектов,и может быть использовано для распознавания и классификации в реальном масштабе вре 5 мени изображений произвольной сложнос; ти, передаваемых по каналам связи иэкосмического пространства, морских и земных глубин, изображений электромагнитных, теловых и акустических полей; изображений объектов в биологии, медицинеит, п,Известен способ опознавания чернобелых изображений плоских геометрич ских фигур ь 11, онный на определении общего количестм черных" точек отдельно в каждой строке и каждом столб-. це разложения независимо от координат их появления и поочередном сравнении с хранимыми в ЗУ средними (номиналь ными) значениями количества "черных (темных) точек, присущих данной строке (столбцу) для каждого из опоэнаваемыхобоазов. Это способ опознамния требует использомние большого количества предварительно запоминаемой информацииописымющей эталонный образ и большогоколичества обрабатываемой информашти,что увеличивает время при опознаванииизображений,Наиболее близким по технической сущности к изобретению является способ( 21 опознавания изображений, основанный на преобразовании изображения в периодический функциональный сигнал, сопоставлении функционального сигнала. сэталонными сигналами и принятии решения по результатам сопоставления,В известном способе после выделения участка растра с опознамемым изображением вращают считывающий растр,суммируют в направлении по кадру видеосигналы всех строк при каждом положении считывающего растра и сравниваютсуммарные сигналы с эталонными сигналами,5 7466 вокруг второй координатной оси, перпендикулярной плоскости изображения, на нем обнаружатся расположенные в определенной последовательности, периодически повторяющиеся, локальные экстремальные уровни функционального сигнала, т.е, значения соответствующих сторон, диагоналей и нормалей приведенного на фиг, 3 четырехугольника АВСЭ.Сравнивая значения функциональных 10 сигналов изображенных геометрически подобных фигур, можно установить, что они отличаются только величиной соответсГвующих локальных экстремальных уровней сигнала, размещены же уровни на одном 15 и том же определенном и одинаковом уг ловом расстоянии друг от друга.Иэ этого следует, что изображения, принадлежащие к одному классу К. изображений и отличающееся друг от друга 2 О только коэффициентом подобия, описываются периодическими функциональными сигналами локальные экстремальные уровни.У, кототых размещены на одинаковом и определенном угловом расстоянии 25 друг от друга, но различны по величине уровня для каждого периодического сигнала на величину коэффициента подобия,Для функциональных сигналов других изображений последовательность экстре- Зо мальных локальных уровней также не зависит от аффинных преобразований иэображений, но учтено изменение формы,Следовательно, если выделить иэ по(35 ледовательности локальных экстремальных уровней функционального сигнала глобальный экстремальный уровень .и по нему нормализовать последовательность указанных локальных уровней, то очевидно что изображения, принадлежащие к одному и тому же классу изображений, т,е, отличающиеся друг от друга только значением.коэффициента подобия, после нормализации их последовательностей локальных экстремальных уровней по соответствующим глобальным экстремальным уровням каждого функционального сигнала изображении из одного класса, имеют одинаковые по значенщо нормализованные последовательности соответствующих локальных экстремальных уровней, Следовательно, последовательности локальных экстремальных уровней функциональных сигналов всех изображений из одного класса, которые различаются между собой только значением коэффициента подобия, можно заменить одной нормализованной последовательностью локальных 10 6экстремальных уровней для всех изображений из этого класса,Таким образом, последующие операции в предлагаемом способе заключаютсяв том, что фиксируют последовательностьлокальных экстремальных уровней функционального сигнала, выделяют из нихсигнал глобального экстремального уровня, по которому нормализуютпоследовательность указанных локальных уровнейфункционального сигнала, а сопоставление с эталонными сигналами производят методом сравнения нормализованнойпоследовательности экстремальных уровней функционального сигнала с эталонными последовательностями сигналов винтервале, равном периоду повторенияфункционального сигнала, Имея группуиэ 0 эталонных значений нормализованных последовательностей экстремальныхлокальных уровней функциональных сигналов изображений из разных классовизображений К,Кд .К,(где 8 - числоклассов); и сравнивая их с полученнымзначением нормализованной последовательности экстремальных локальных уровнейфункционального сигнала распознаваемого изображения, можно однозначно идентифицировать (распознать) форму иэображения независимо от аффинных преобразований изображения,Для того чтобы повысить достоверность распознавания изображений в предложенном способе, одновременно проводят дополнительные операции, заключающиеся в том, что суммируют текущиеуровни функционального сигнала в интервале, кратном периоду его повторения исравнивают полученный суммарный сигнал с соответствующими эталонными,Технико-экономический эффект от использования предложенного способа распознавания изображений состоит в том,что значительно уменьшается количество необходимых эталонных локальных уровней периодического функционального сигнала для распознавания изображений, существенно упрощается сам процесс распознавания изображений, подвергнутых аффинным преобразованиям относительно эталонного изображения, вследствие чегоуменьшается время распознавания,сокращаются аппаратурные затраты и повышается достоверность распознавания.формула изобретения1, Способ распознавания изображений, основанный на преобразовании изображе74 ния в периодический функциональный сиг нал, сопоставлении функционального сигнала с эталонными сигналами и принятии решения по результатам сопоставления,о т л и ч а ю а и й с я тем, что, с" целью обеспечения независимости результата распознавания от аффинных преобра зований изображения, периодический функциональный сигнал формируют путем преобразования проекции изображения на первую координатную ось, расположенную в плоскости изображения, при равномерном изменении угла поворота изображения вокруг второй координатной оси, перпендикулярной плоскости изображения, фиксируют последовательность локальных экотремальйых, уровней функционального сиг нала, выделяют из них сигнал глобального экстремального уровнй, по которому нормализуют последовательность указанных локальных уровней функционального сигнала, а сопоставление с эталонными 66, 0 8сигналами производят путем сравнения нормализованной последовательности экстремальных уровней функционального сигнала с эталонными последовательностями сигналов в интервале, равном периоду пов- торения функционального сигнала.2.Способпоп. 1, отличаю -щ и й с я тем, что, с целью повышения достоверности распознавания изображений, суммируют текущие уровни функционального сигнала в интервале, кратном периоду его повторения, и сравнивают суммарный сигнал с соответствую- шими эталонными,ИИсточники информации,принятые во внимание при экспертизе1. Авторское свидетельство СССРИ. 204026, кл. З 06 К 9/00, 1964.20 2, Авторское свидетельство СССРМ 446087, кл, б 06 К 9/12, 1971ФО мах ачл 10 д 1+0Уд ОХ Г ад Составитель Т. Ничипорович актор Л. Утехина Техред Э. фечо Корректоапп 3952/41 филиал ППП "Патент", г, Ужгород, уп, Проектная, 4 Тираж 751 ИПИ Государственного к по делам изобретений и 035, Москва, Р, Ра 4 272 2 Ю270 ЫХХ Фиг, Ф Подписноемитета СССРткрытийскан набд, 4/5