Институт электронных и информационных систем НовГУ, [email protected]

Рассматриваются методы контурного анализа, которые оптимально использовать в системах реального времени для выделения контуров объектов в видеопоследовательности.

Ключевые слова: контур, обработка изображений, контурный анализ, система видеонаблюдения

Введение

Сегментация изображения на основе контуризации рассматривается для решения данного класса задач по причине того, что изменение параметров положения, поворота и масштаба изображения слабо влияет на объем вычислений. Кроме того контуры целиком определяют форму изображения, слабо зависят от цвета и яркости и содержат необходимую информацию для дальнейшей классификации объекта. Такой подход позволяет не рассматривать внутренние точки изображения и тем самым значительно сократить объем обрабатываемой информации за счет перехода от анализа функции двух переменных к функции одной переменной. Следствием этого является возможность обеспечения работы системы обработки в масштабе времени, более близком к реальному.

Базовые понятия

Под контуром изображения будем понимать пространственно протяженный разрыв, перепад или скачкообразное изменение значений яркости.

Идеальный перепад обладает свойствами модели, показанной на рис.1а, - это множество соединенных пикселей, каждый из которых расположен рядом с прямоугольным скачком яркости, как показывает горизонтальный профиль на рис. В реальности оптические ограничения, дискретизация и т.п. приводят к получению размытых перепадов яркости. В результате они более точно моделируются наклонным профилем, подобным показанному на рис.1б. В такой модели точкой перепада яркости является любая точка, лежащая на наклонном участке профиля, а сам перепад представляет собой связное множество, образованное всеми такими точками.

Рисунок 1 Модель идеального (а) и наклонного (б) перепадов яркости

Перепад яркости считается контуром, если его высота и угол наклона превосходят некоторые пороговые значения .

Отметим ряд проблем, которые возникают в ходе выделения контура:

Разрывы контура в местах, где яркость меняется недостаточно быстро;

Ложные контуры, по причине наличия шума на изображении;

Излишне широкие контурные линии вследствие размытости, шума или из-за недостатков используемого алгоритма;

Неточное позиционирование из-за того, что контуры линии единичной, а не нулевой ширины.

Дифференциальные методы

Одним из наиболее очевидных и простых способов обнаружения границ является дифференцирование яркости, рассматриваемой как функция пространственных координат.

Обнаружение контуров для изображения со значениями яркости f(x1,x2), перпендикулярных оси x1, обеспечивает взятие частной производной df/dх1, а перпендикулярных оси х2 - частной производной df/dх2. Эти производные характеризуют скорости изменения яркости в направлениях x1 и х2 соответственно. Для вычисления производной по произвольному направлению можно использовать градиент яркости:

grad f (x1, x2) = f (x1, x2).

Градиент - вектор в двумерном пространстве, ориентированный по направлению наиболее быстрого возрастания функции f (x1, x2) и имеющий длину, пропорциональную этой максимальной скорости . Модуля градиента рассчитывается по формуле

Рисунок 2 Графическое представление градиента

Для выделения контура произвольного направления будем использовать модуль градиенты поля яркости. Для изображений вместо производных берем дискретные разности .

Оператор Робертса

Одним из вариантов для вычисления дискретного градиента является оператор Робертса. Поскольку для вычисления модуля градиента можно использовать разности в любых двух взаимно перпендикулярных направлениях, в операторе Робертса берутся диагональные разности:

Определение разности формируется двумя фильтрами с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтрами), импульсные характеристики которых соответствуют маскам 2х2

К недостаткам этого оператора относятся высокая чувствительность к шумам и ориентации границ областей, возможность появления разрывов в контуре и отсутствие явно выраженного центрового элемента. А достоинство у него одно - малая ресурсоемкость.

Операторы Собела и Превитта

На практике для вычисления дискретных градиентов удобнее использовать операторы Собела и Превитта. У оператора Собела влияние шума угловых элементов несколько меньше, чем у оператора Превитта, что существенно при работе с производными. У каждой из масок сумма коэффициентов равна нулю, т.е. эти операторы будут давать нулевой отклик на областях постоянной яркости .

КИХ-фильтры представляют собой маски 3x3.

Маски оператора Собела:

Маски оператора Превитта:

В операторе Собела используется весовой коэффициент 2 для средних элементов. Это увеличенное значение используется для уменьшения эффекта сглаживания за счет придания большего веса средним точкам.

Для решения вопроса инвариантности в отношении поворота используются так называемые диагональные маски, предназначеные для обнаружения разрывов в диагональных направлениях.

Диагональные маски оператора Собела:

Диагональные маски оператора Превитта:

При наличии центрального элемента и малой ресурсоемкости этим оператором свойственна высокая чувствительность к шумам и ориентации границ областей, а также возможность появления разрывов в контуре.

Рисунок 3. Выделение границ оператором Собела: а) исходное изображение; б) результат применения оператора Собела

Лапласиан

Для решения задачи выделения перепадов яркости можно применить дифференциальные операторы более высокого порядка, например оператор Лапласа :

В дискретном случае оператор Лапласа можно реализовать в виде процедуры линейной обработки изображения окном 3x3. Вторые производные можно аппроксимировать вторыми разностями:

Лапласиан принимает как положительные, так и отрицательные значения, поэтому в операторе выделения контуров необходимо взять его абсолютное значение. Таким образом, получаем процедуру выделения границ, нечувствительную к их ориентации

Роль лапласиана в задачах сегментации сводиться к использованию его свойства пересечения нулевого уровня для локализации контура и выяснению, на темной или светлой стороне контура находится рассматриваемый пиксель.

Основным недостатком лапласиана является очень высокая чувствительность к шумам. Кроме того возможны появления разрывов в контуре, а также их удвоение. К достоинствамже его можно отнести то, что он нечувствителен к ориентации границ областей, и малую ресурсоемкость.

Локальная обработка

В идеале методы обнаружения границ должны выделять в изображении только пиксели, лежащие на контуре. На практике это множество пикселей редко отображает контур достаточно точно по причине шумов, разрывов контуров из-за неоднородности освещения и т.п. Поэтому алгоритмы обнаружения контуров обычно дополняются процедурами связывания, чтобы сформировать множества контурных точек, содержащих контуры.

Один из способов связывания точек контура состоит в анализе характеристик пикселей в небольшой окрестности каждой точки изображения, которая была отмечена как контурная. Все точки, являющиеся сходными в соответствии с некоторыми критериями, связываются и образуют контур, состоящий из пикселей, отвечающих этим критериям. При этом используются два основных параметра для установления сходства пикселей контура: величина отклика оператора градиента, определяющая значение пикселей контура, и направление вектора градиента.

Пиксель в заданной окрестности объединяется с центральным пикселем (х,у), если выполнены критерии сходства и по величине, и по направлению. Этот процесс повторяется в каждой точке изображения с одновременным запоминанием найденных связанных пикселей при движении центра окрестности. Простой способ учета данных состоит в том, что каждому множеству связываемых пикселей контура присваивается свое значение яркости .

Детектор границ Canny

Детектор границ Canny ориентируется на три основных критерия: хорошее обнаружение (повышение отношения сигнал/шум); хорошая локализация (правильное определение положения границы); единственный отклик на одну границу.

Из этих критериев строится целевая функция стоимости ошибок, минимизацией которой находится оптимальный линейный оператор для свертки с изображением.

Для уменьшения чувствительности алгоритма к шуму применяется первая производная Гауссиана. После применения фильтра, изображение становиться слегка размытым. Вот как выглядит маска Гауссиана:

После вычислением градиента сглаженного изображения в контуре границы оставляются только точки максимума градиента изображения. Используется информация о направлении границы для того, чтобы удалять точки именно рядом с границей и не разрывать саму границу вблизи локальных максимумов градиента .

Для определения направления градиента используется оператор Собела. Полученные значения направлений округляться до одного из четырех углов - 0, 45, 90 и 135 градусов.

Затем с помощью двух порогов удаляются слабые границы. Фрагмент границы при этом обрабатывается как целое. Если значение градиента где-нибудь на прослеживаемом фрагменте превысит верхний порог, то этот фрагмент остается также «допустимой» границей и в тех местах, где значение градиента падает ниже этого порога, до тех пор, пока она не станет ниже нижнего порога. Если же на всем фрагменте нет ни одной точки со значением выше верхнего порога, то он удаляется. Такой гистерезис позволяет снизить число разрывов в выходных границах.

Включение в алгоритм шумоподавления повышает устойчивость результатов, но увеличивает вычислительные затраты и приводит к искажению и потере подробностей границ. Алгоритмом скругляются углы объектов и разрушаются границы в точках соединений.

Недостатками этого метода являются сложность реализации и очень большая ресурсоемкость, а также то, что возможно некоторое округление углов объекта, что приводит к изменению параметров контура.

К достоинствам же метода можно отнести слабую чувствительность к шумам и ориентации границ областей, то, что он четко выделяет контур и позволяет выявлять внутренние контуры объекта. Кроме того он исключает ошибочное обнаружение контура там, где объектов нет.

Рисунок4. Выделение границ методом Canny: а) исходное изображение; б) после обработки алгоритмом Canny

Анализ с помощью теории графов

основе представления в виде графа и поиска на этом графе путей с наименьшей стоимостью, которые соответствуют значимым контурам, позволяет построить метод, хорошо работающий в присутствии шума. Такая процедура оказывается достаточно сложной и требующей большего времени обработки.

Рисунок 5. Элемент контура, находящийся между пикселями p и q

Элемент контура - граница между двумя пикселями р и q, являющимися соседями. Элементы контура идентифицируются координатами точек р и q. Элемент контура на рис.5 определяется парами (хр,ур)(хq,yq). Контур - последовательность соединенных друг с другом элементов контура.

Задача отыскания на графе пути минимальной стоимости является нетривиальной по вычислительной сложности, и приходится жертвовать оптимальностью в пользу скорости вычислений .

Сложность реализации и большая ресурсоемкость - вот основные недостатки такого анализа, достоинством которого является слабая чувствительность к шумам.

Заключение

Представленные в работе методы описывают оптимальные подходы для выделения контуров в системах реального времени. Методы позволяют решать широкий спектр задач контуризации, который применяются во многих сферах, где необходима сегментация изображения.

Литература

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. С.812-850.

2. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфе- ра, 2007. С.331-356.

3. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А.Сойфера. М.: Физматлит, 2003. С.192-203.

4. Прет У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. С.499-512.

5. См.: http://www.cs.berkeley.edu/~jfc/

Adobe Photoshop – самый популярный в мире фоторедактор, в котором можно создавать действительно интересные вещи. Сегодня вы узнаете о том, как получить из изображения лишь его контур. Это может пригодиться, например, для создания раскраски ребенку.

Простые рисунки, которые не имеют сложных деталей, проще всего обвести, используя инструмент «Перо». Так получится быстрее и проще. С изображениями, имеющими более сложные детали, объем работ состоит несколько иначе.

Пошаговая инструкция

1. Загрузите в программу Photoshop исходное изображение.

2. Теперь начнем работу с фильтрами. Зайдите в меню «Фильтр» – «Стилизация» – «Выделение краев».


Изображение будет выглядеть следующим образом:


3. Теперь так же откройте меню «Фильтр» и перейдите в «Эскиз» – «Ксерокопия». Откроется окно, в правой части которого необходимо выставить следующие параметры: «Детализация» – 9; «Затемненность» – 5. Нажмите кнопку ОК. На заметку: в этом пункте необязательно строго следовать инструкции. Поэкспериментируйте с показателями детализации и затемненности, чтобы добиться наиболее подходящего для вас результата.


4. Перейдите в меню «Изображение» – «Коррекция» – «Яркость/Контрастность» и отрегулируйте с помощью ползунков параметры, пока не добьетесь наиболее подходящего результата.




Готовое изображение сохраните на компьютер в формате JPEG. Если вы создавали раскраску для ребенка, просто распечатайте изображение на принтере.

Одноцветное, контурное изображение

Первая буква "с"

Вторая буква "и"

Третья буква "л"

Последняя бука буква "т"

Ответ на вопрос "Одноцветное, контурное изображение ", 6 букв:
силуэт

Альтернативные вопросы в кроссвордах для слова силуэт

Контур лица

м. франц. снимок с тени, с бокового очерка лица

Стихотворение М. Лермонтова

Изображение, очертание

Вырезанный контур предмета

Определение слова силуэт в словарях

Толковый словарь русского языка. Д.Н. Ушаков Значение слова в словаре Толковый словарь русского языка. Д.Н. Ушаков
силуэта, м. Одноцветное контурное изображение человека предмета на фоне другого цвета, нарисованное или вырезанное. перен. Смутные внешние очертания чего-н., виднеющиеся в темноте, тумане. Вот мелькнули огоньки, силуэты изб. Чехов. От времени до времени...

Википедия Значение слова в словаре Википедия
Силуэт - один из островов Сейшельского архипелага. Расположен в Индийском океане, принадлежит государству Сейшельские Острова.

Толковый словарь живого великорусского языка, Даль Владимир Значение слова в словаре Толковый словарь живого великорусского языка, Даль Владимир
м. франц. снимок с тени, с бокового очерка лица.

Толковый словарь русского языка. С.И.Ожегов, Н.Ю.Шведова. Значение слова в словаре Толковый словарь русского языка. С.И.Ожегов, Н.Ю.Шведова.
-а, м. Одноцветное плоскостное изображение предмета на фоне другого цвета. С. лица в профиль. перен. Очертания чего-н., виднеющиеся в темноте, тумане. С. горного хребта. Линии, контур одежды. Модный с. одежды. прил. силуэтный, -ая,-ое.

Примеры употребления слова силуэт в литературе.

Истребители стали более четко взаимодействовать с зенитной артиллерией, они действовали на высотах, недосягаемых для артиллерии, использовали светлый фон над целью, созданный светящимися авиабомбами, выслеживали на этом фоне силуэты наших самолетов, подавали сигнал зенитчикам прекратить огонь и шли в атаку.

В направлении Анапы, на фоне облаков, уже были видны силуэты тяжелых самолетов.

Над самым ухом свистнула стрела, арбалетчик разрядил свое оружие в возникший на винтовой лестнице силуэт - маг уже воздел руки, готовясь послать заклятье.

Старший лейтенант Арсеньев оторвался от перископа и протер глаза: ему мерещились какие-то огоньки и темные силуэты кораблей, но он тут же убеждался в ошибке.

Существа, высаживающиеся с кораблей, превосходили всякое воображение своими силуэтами , похожими на витки спирали или распустившиеся цветы арума, с телами фиолетового цвета и с головами, напоминающими морские звезды.

В этой статье Вы узнаете, как рисовать кистью на основе созданных контуров.

Для начала создаем документ, я не использовала заливку или градиент, так как это вы сможете сделать сами (я надеюсь).

С помощью инструмента Перо (Pen) создаем линию. После чего, нажатием правой кнопкой мыши вызываем дополнительное меню, где выбираем «Выполнить обводку контуром» (Stroke Path).

Для более глубокого понимания инструмент перо, это не рисунок, а если мы линию обведем кистью - это фактически эквивалентно нарисованной кистью линии. Просто нарисовать красивую линию сразу кистью достаточно тяжело, именно поэтому мы задействовали перо. Итак, меню обводка контуром.

Теперь выбираем Кисть , т.е. то, чем мы хотим обвести нашу линию.

Галочка «Имитировать нажим» (Simulate pressure) отвечает за толщину линии. Если вы выберите эту опцию, то с моими параметрами кисти линия вначале будет более тонкой, потом к середине утолщается, и к концу опять утончается. Если же не использовать эту опцию, то линия будет одной толщины, равной диаметру заданной ранее кисти.

Итак, вот что у меня получилось. Так как, сама кривая, созданная пером, нам больше будет не нужна, мы ее удалим - нажимаем правой кнопкой мыши, вызываем дополнительное меню, где выбираем «Удалить контур» (Delete pass).

Напоследок мы можем создать из получившегося рисунка кисть. Зажимая клавишу Ctrl , кликаем по слою в панели слоев, таким образом, загружаем выделение.

До встречи в следующем уроке!