8.2. Ранговое обнаружение локальных контурных признаков

При выделении контуров происходит замена исходного полутонового изображения преобразованным, в котором исходные яркости заменены локальными контурными признаками (ЛКП). Если новое изображение, которое можно назвать контурным препаратом, далее используется для автоматической вторичной обработки (обнаружение или распознавание объектом, привязка изображений и др.), то к его характеристикам целесообразно предъявить определенные требования. Главное в них – это получение устойчивых результатов контурной   обработки. Качество сформированного контурного препарата по возможности не должно зависеть от таких характеристик исходного изображения, как средняя яркость, динамический диапазон яркостей, неравномерная освещенность сцены и т. п. Рассмотренный выше подход к решению задачи не способен автоматически обеспечивать эти качества, поскольку при изменении перечисленных характеристик изображения будут изменяться и результаты сравнения градиентного поля с порогом.

а

б

в

г

д

е

Рис.8.1. Градиентное выделение контуров: а – исходное изображение; б – функции яркости, 220-я строка; в – результат подчеркивания вертикальных перепадов, 220-я строка; г – градиент, 220-я строка; д – изображение градиента; е – контурный препарат

Весьма существенным является сочетание двух требовании. Первое заключается в том, чтобы среднее количество ложно обнаруженных ЛКП было стабилизировано при вариации перечисленных выше неконтролируемых характеристик исходных изображений. В этом случае вторичная обработка находится всегда в состоянии фиксированной вычислительной нагрузки. Это позволяет рационально проектировать вычислительное устройствобез неоправданных запасов его вычислительных ресурсов или при ограниченных ресурсах гарантирует выполнимость вычислений.

Второе требование состоит в необходимости обеспечить максимальную или близкую к ней вероятность правильного обнаружения истинных ЛКП.

Эти требования типичны для статистической проверки гипотез, применяемой при решении проблем обнаружения сигналов. В радиолокации получили мощное развитие методы обнаружения сигналов, которые сохраняют эффективность при априорно неизвестных характеристиках сигналов и помех. Вполне естественно, что эти методы начинают применяться и в задачах обработки изображений, поскольку условия их применения здесь достаточно близки к задачам радиолокационного обнаружения.

Один из методов, применяемых в условиях априорной неопределенности при обработке изображений, является ранговое обнаружение сигналов. В данном разделе будет рассмотрено его применение к обнаружению локальных контурных признаков.

Существенная черта рангового обнаружения (РО) – его способность обеспечивать постоянство вероятности ложного обнаружения при независимой помехе. При обнаружении ЛКП в роли помехи выступает фон изображения, который для обычных сцен является случайной двумерной функцией с сильно коррелированными (следовательно, и зависимыми) значениями. Потому непосредственное применение РО к исходному изображению не оправдано. Обнаружению в этих условиях должна предшествовать предобработка, делающая отсчеты фона независимыми.