3 РЕАЛІЗАЦІЯ МЕТОДІВ ТА АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ПОБУДОВИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ СН

3.1 Блок попередньої обробки

Блок попередньої обробки дуже важливий елемент всієї системи тому, якщо цій блок обробляє зображення для подальшого пошуку, виділення та розпізнавання СН, тому якщо цій блок некоректне обробить зображення то можуть виникнути помилки.

Блок попередньої обробки включає в себе наступні блоки:

– блок перетворення кольорового зображення у півтонове;
– блок фільтрації зображення;
– блок виділення контуру на зображенні;
– блок бінаризації зображення;
– блок морфологічної обробки (дилатації).

Розглянемо кожен блок більш докладно:

а) блок перетворення кольорового зображення у півтонове. Перетворення кольорового зображення у півтонове робиться за допомогою перемноження трьох кольорів кожного пікселю на зображені та отримання номеру сірого відтінку за формулою:

(3.1) де – значення номера кольору красного відтінку;
– значення номера кольору зеленого відтінку;
– значення номера кольору синього відтінку.

Кожен отриманий номер сірого відтінку записується у нову матрицю на теж саме місце координат матриці що й у матриці кольорового зображення, таким чином отримуємо з кольорового зображення нове півтонове зображення;

б) блок фільтрації зображення. Так як, аналіз показав що понад усе зображення яки обробляє система схильні до імпульсної (сніг, пил) та Гаусових перешкод. На підставі цього було виявлено найкращий тип фільтрації здатного з мінімальною погрішністю позбавитись від цих видів перешкод є медіанна фільтрація тому в даній системі використовується саме медіана фільтрація. Приклад роботи медіанної фільтрації зображено на рисунку 3.1;

Рисунок 3.1 – Приклад роботи медіанної фільтрації: а – вхідне зображення з імпульсною завадою; б – вихідне зображення після роботи медіанного фільтру

в) блок виділення контуру на зображенні. Виділення контуру засноване на пошуку контрастної області зображення, що містить різку відмінність яскравості між двома сусідніми пікселями. Алгоритм виявлення меж виявляє як горизонтальні, так і вертикальні краї. Результуюче зображення, після виділення країв, повинне містити велику кількість ліній в області номеру.

В даній роботі виділення контурів на зображенні реалізується наступним чином:

– отримання початкового зображення;
– прохід маски по вертикалі та по горизонталі, та занесення у дві різні матриці зображення;
– об'єднання двох матриць зображень в одну за максимумом.

Після роботи цього алгоритму отримуємо з зображення відтинків сірого(рисунок 3.2 а), нове зображення з виділеним контуром (рисунок 3.2 б);

Рисунок 3.2 – Приклад роботи алгоритму виділення контуру: а – вхідне зображення грошової купюри у відтинках сірого кольору; б – вихідне зображення грошової купюри з виділеним контуром г) блок бінаризації зображення. Бінаризація зображення робиться за методом Бернсена, так же відомого як порігова бінаризація. Для всього зображення цей поріг контрасту є константою але для кожного вхідного зображення він підбирається на основі аналізу гістограми.

При бінаризації зображення робимо наступне:

– отримуємо вхідне зображення з виділеним контуром;
– робимо та аналізуємо гістограму та отримуємо значення порігу;
– перевіряємо кожен піксель зображення, якщо в даній координаті значення менше значення порігу записуємо "1" інакше "0";
– отримуємо бінаризоване зображення (рисунок 3.3).

Рисунок 3.3 – Бінаризоване зображення грошової купюри

д) блок дилатації. Зміни зображення за допомогою морфологічного розширення (дилатації) робиться для того щоб підкреслити корисну інформацію на зображені. Суть морфологічного розширення полягає у тому що маска 4х4 проходе кожен піксель зображення і якщо чорний піксель потрапляє у середину цієї маски то всі пікселі які покриває маска змінюються на чорний колір. На рисунку 3.4 представлене зображення після морфологічного розширення.

Алгоритм морфологічного розширення: (рисунок 3.5)

а) отримуємо матрицю бінаризованого зображення;
б) встановлюємо початкові значення координат x=1, y=1;
в) перевіряємо колір даного пікселя, якщо "1" переходимо до пункту «г», інакше «д»;
г) заносимо у сусідні пикселі значення "1";
д) у=у+1; якщо у не дорівнює максимуму, переходимо до пункту «в»;, інакше «є»;
є) х=х+1; якщо х не дорівнює максимуму, y=0, переходимо на до пункту «д», інакше «ж»;
ж) отримуємо матрицю зображення, кінець алгоритму.

Рисунок 3.4 – Вихідне зображення після блоку дилатації