RU2003174C1 - Method of pattern recognition - Google Patents

Method of pattern recognition

Info

Publication number
RU2003174C1
RU2003174C1 SU4804045A RU2003174C1 RU 2003174 C1 RU2003174 C1 RU 2003174C1 SU 4804045 A SU4804045 A SU 4804045A RU 2003174 C1 RU2003174 C1 RU 2003174C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signal
image
analyzed
samples
amplitudes
Prior art date
Application number
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Константин Константинович Деньщиков
Геннадий Георгиевич Иванов
Юрий Леонидович Корсаков
Людмила Валентиновна Куткова
соедов Глеб Борисович М
Original Assignee
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им.В.И.Уль нова (Ленина)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им.В.И.Уль нова (Ленина) filed Critical Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им.В.И.Уль нова (Ленина)
Priority to SU4804045 priority Critical patent/RU2003174C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2003174C1 publication Critical patent/RU2003174C1/en

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Description

сительно центра изображени  с посто нным угловым шагом,relative to the center of the image with a constant angular pitch,

На фиг. 1 приведены эталонное изображение (фиг. 1, а) и соответствующий ему эталонный сигнал (фиг. 1, б); на фиг. 2 - распознаваемое изображение (фиг. 2, а), соответствующий ему анализируемый сигнал (фиг. 2, б) и используемый дл  распознавани  анализируемый сигнал (фиг. 2, в); на фиг. 3 - структурна  схема устройства.In FIG. 1 shows a reference image (Fig. 1, a) and the corresponding reference signal (Fig. 1, b); in FIG. 2 - a recognizable image (Fig. 2, a), its corresponding analyzed signal (Fig. 2, b) and the analyzed signal used for recognition (Fig. 2, c); in FIG. 3 is a structural diagram of a device.

В качестве примера за эталонное изображение выбрано изображение плоской фигуры произвольной конфигурации с вогнутой частью (фиг, 1, а). На контуре этого изображени  дл  простоты понимани  рисунка выделено небольшое количество эле- менюв (N 12), расположенных относительно центра с посто нным угловымAs an example, for the reference image, an image of a flat figure of an arbitrary configuration with a concave part (Fig. 1, a) is selected. On the contour of this image, for ease of understanding, a small number of menu items (N 12) located relative to the center with a constant angular

о спОabout SPO

шагом N- -30°. В предлагаемом способе величина гораздо меньше, так как чем меньше шаг, тем больше точность распознавани . Эталонный периодический сигнал, соответствующий обходу всех выделенных элементов контура (врем  обхода ), представл ет собой последовательность дискретных отсчетов, амплитуды которых пропорциональны рассто ни м от центра изображени  до соответствующих выделенных элементов контура изображени  (фиг. 1, б).in increments of N- -30 °. In the proposed method, the value is much smaller, since the smaller the step, the greater the recognition accuracy. The reference periodic signal corresponding to the bypass of all selected contour elements (bypass time) is a sequence of discrete samples whose amplitudes are proportional to the distances from the center of the image to the corresponding distinguished elements of the image contour (Fig. 1, b).

Дл  простоты понимани  сущности предлагаемого способа распознаваемое (текущее) изображение выбрано такой же конфигурации, того же масштаба, что и эталонное изображение, и совпадает с ним по угловому положению (фиг. 2, а). С этой же целью на контуре распознаваемого изображени  выделено такое же количество элементов . В случае применени , например, телевизионной обработки распознаваемого изображени  выделение элементов на его контуре осуществл етс  путем построчного сканировани  изображени  (фиг. 2, а). Полученный при этом анализируемый сигнал представл ет собой последовательность дискретных отсчетов, амплитуды которых пропорциональны рассто ни м от центра изображени  до элементов его контура, расположенных относительно центра изображени  с переменным угловым шагом (фиг, 2, б).For ease of understanding of the essence of the proposed method, the recognized (current) image is selected in the same configuration, the same scale as the reference image, and coincides with it in angular position (Fig. 2a). For the same purpose, the same number of elements is allocated on the contour of the recognized image. In the case of using, for example, television processing of a recognizable image, the selection of elements on its circuit is carried out by progressive scanning of the image (Fig. 2a). The analyzed signal obtained in this case is a sequence of discrete samples, the amplitudes of which are proportional to the distances from the center of the image to the elements of its contour located relative to the center of the image with a variable angular pitch (Fig. 2, b).

Дл  преобразовани  этого сигнала в последовательность дискретных отсчетов, соответствующих элементам контура распознаваемого изображени , расположенных относительно его центра с посто нным угловым шагом, сигнал интерполируют (интерполированный сигнал изображен наTo convert this signal into a sequence of discrete samples corresponding to the contour elements of the recognized image located relative to its center with a constant angular step, the signal is interpolated (the interpolated signal is shown in

00

фиг. 2, б пунктиром) и из интерполированного сигнала последовательно выбирают значени , соответствующие углам, кратнымFIG. 2b by dashed lines) and from the interpolated signal, values corresponding to angles that are multiples of

: () в интервале периода ° 0-360 . Полученный таким образом анализируемый сигнал (фиг. 2, в) и используют в дальнейшем дл  распознавани . : () in the interval of the period ° 0-360. The analyzed signal thus obtained (Fig. 2c) is used later for recognition.

Дл  обеспечени  независимости ре- зультатов распознавани  изображени  О от его масштаба производ т нормирование эталонного и анализируемого сигналов . С этой целью определ ют средние значени  сигналов и измен ют амплитуды всех бтсчетов анализируемого сигнала с од- 5 ним и тем же коэффициентом пропорциональности до совпадени  средних значений анализируемого и эталонного сигналов.To ensure the independence of the results of the recognition of the image O from its scale, the reference and analyzed signals are normalized. For this purpose, the average values of the signals are determined and the amplitudes of all the bscounts of the analyzed signal are changed with the same proportionality coefficient until the average values of the analyzed and reference signals coincide.

Далее сопоставл ют эталонный и анализируемые сигналы, например, на основе разностного алгоритма, дл  чего определ ют модули разности соответствующих отсчетов сигналов (при одном и том жеThen, reference and analyzed signals are compared, for example, based on a difference algorithm, for which the difference modules of the corresponding signal samples are determined (for the same

значении угла $ п &рэ где п последова- 5 тельно измен ют от 1 до N), суммируют модули и сравнивают полученную сумму с установленным заранее порогом. Если сумма превышает порог, то сдвигают анализируемый сигнал на один шаг и снова 0 определ ют значение суммы. Эта операци  в общем случае может быть произведена N раз. Как только сумма оказываетс  равной порогу (или меньшей порога), делают вывод о том, что распознаваема  фигура соответ- 5 ствует эталонной и процесс распознавани  заканчивают.value of the angle $ p & re where n sequentially vary from 1 to N), the modules are summed up and the resulting amount is compared with a predetermined threshold. If the sum exceeds the threshold, the analyzed signal is shifted by one step, and again, the sum value is determined. This operation can generally be performed N times. As soon as the sum is equal to the threshold (or less than the threshold), it is concluded that the recognized figure corresponds to the reference one and the recognition process is completed.

В рассматриваемом примере число выделенных элементов на контурах эталонно0 го и распознаваемого изображений выбрано одинаковым: . При необходимости распознавани  изображени  с разрывами число выделенных элементсз на контуре распознаваемого изображени  МIn the considered example, the number of selected elements on the contours of the reference and recognized images was chosen the same:. If it is necessary to recognize images with gaps, the number of selected elements on the contour of the recognized image M

JJ может оказатьс  меньше числа элементов на контуре эталонного изображени  N (). Однако осуществл л интерполирование сигнала на основе анализа его значений дл  соседних элементов контура, можно олQ ределить возможные значени  сигнала дл  отсутствующих элементов, т, е. скомпенсировать потерю информации о распознаваемом изображении в результате разрывов. Точность подобной интерпол ции тем вы5 ше, чем меньше угловой шаг эталонной последовательности дискретных отсчетов Луъ Таким образом, сформированный анализируемый сигнал не зависит от аффинных преобразований и характеризует особенности формы распознаваемой фигурыJJ may be less than the number of elements in the outline of the reference image N (). However, the signal was interpolated based on an analysis of its values for neighboring contour elements, it is possible to determine the possible signal values for missing elements, i.e., to compensate for the loss of information about the recognized image as a result of gaps. The accuracy of such an interpolation is the higher, the smaller the angular step of the reference sequence of discrete samples Lu. Thus, the generated analyzed signal is independent of affine transformations and characterizes the features of the shape of the recognized figure

Предлагаемый способ может быть реализован , например, с помощью устройства (фиг. 3), которое содержит телевизионный датчик 1, последовательно соединенный через первый вход аналого-цифрОБОГо-лреобра- зовэтел  (АЦП) 2, первый вход интерфейса 3 С входом микроЭВМ 4, Второй вход АЦП 2 соединен с вторым выходом телевизионного датчика 1, третий выход которого подключен к второму входу интерфейса 3, Работа никроЭВМ 4 производитс  в соответствии с разработанным алгоритмом.The proposed method can be implemented, for example, using a device (Fig. 3), which contains a television sensor 1, connected in series through the first input of the analog-to-digital OBOGO-loreobrazovatel (ADC) 2, the first input of the interface 3 With the input of the microcomputer 4, Second the input of the ADC 2 is connected to the second output of the television sensor 1, the third output of which is connected to the second input of the interface 3. The operation of the microcomputer 4 is performed in accordance with the developed algorithm.

Устройство работает следующим образом , Оптическое изображение распознаваемой фигуры с помощью телевизионного датчика 1 преобразуетс  в видеосигнал, который поступает на первый вход АЦП 2 на его второй (стробирующий) вход поступают тактовые импульсы (с второго выхода телевизионного датчика) с частотой, определ в- мой точностью преобразовани  изображени  в цифровой сигнал, обусловленной в конечном счете точностью распознавани , ДалееThe device operates as follows, the optical image of the recognized figure using the television sensor 1 is converted into a video signal, which is fed to the first input of the ADC 2, its second (gate) input receives clock pulses (from the second output of the television sensor) with a frequency determined by the accuracy converting the image into a digital signal, ultimately determined by the accuracy of recognition, Further

Claims (1)

Формула изобре т е им The formula is invented by them. СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ , включающий формирование эталонного периодического сигнала с периодом Т, равным времени обхода контура 30 эталонного изображени  след щим устройством , преобразование распознаваемого изображени  в анализируемый сигнал с периодом Т, сравнение анализируемого сигнала с эталонным и прин тие решени  по результатам сравнени , отличающийс  тем, что, с целью повышени  точности распознавани , эталонный сигнал формируютA METHOD FOR RECOGNIZING IMAGES, including generating a reference periodic signal with a period T equal to the time taken by the loop 30 of the reference image to be followed by a tracking device, converting the recognized image into an analyzed signal with a period T, comparing the analyzed signal with the reference, and deciding on the results of comparison, characterized in that that, in order to increase recognition accuracy, a reference signal is formed 3535 в виде последовательности дискретных от40as a sequence of discrete from 40 счетов, временное положение которых соответствует моментам прохождений заранее выделенных элементов при обхода контура эталонного изображени  след щим устройством, а амплитуды отсчетов, пропорциональны рассто ни м от центра эталонного изображени  до выделенных элементов его контура, выдел ют центрaccounts, the temporary position of which corresponds to the moments of passage of the previously selected elements when the loop of the reference image is traced by a tracking device, and the amplitudes of the samples are proportional to the distances from the center of the reference image to the selected elements of its contour, highlight the center 5 0 fifty 5 0 fifty 55 0 0 55 00 происходит запись полученных кодов величин  ркости изображени  через интерфейс 3 в ОЗУ микроЭВМ 4. Момент начала записи в ОЗУ определ етс  кадровым синхроимпульсом , поступающим на второй вход интерфейса 3 с третьего выхода телевизионного датчика 1.the received codes of image brightness values are recorded via interface 3 in the RAM of microcomputer 4. The moment the recording starts in RAM is determined by the frame clock arriving at the second input of interface 3 from the third output of television sensor 1. Под управлением начального загрузчика , наход щегос  в ПЗУ микроЭВМ 4, осуществл етс  загрузка  дра операционной системы, например, ОС-ДВК в ОЗУ машины с внешнего носител  информации. Далее под управлением операционной системы происходит загрузка программы пользовател . Под управлением программы происходит загрузка в машину массива информации о соответствующей эталонной фигуре и о величине порога. Результаты распознавани  отображаютс  на экране диспле . (56) Авторское свидетельство СССР № 446087, кл. G 06 К 9/00, 1970.Under the control of the bootloader located in the ROM of the microcomputer 4, the kernel of the operating system, for example, the OS-DVK, is loaded into the RAM of the machine from an external storage medium. Next, under the control of the operating system, the user program is downloaded. Under the control of the program, an array of information about the corresponding reference figure and the threshold value is loaded into the machine. Recognition results are displayed on the screen. (56) Copyright certificate of the USSR No. 446087, cl. G 06 K 9/00, 1970. Авторское свидетельство СССР Мз 746610, кл. G 06 К 9/00, 1977.USSR copyright certificate Mz 746610, cl. G 06 K 9/00, 1977. распознаваемого изображени  и произвольные элементы на его контуре, анализируемый- сигнал формируют при обходе контура распознаваемого изображени , след щим устройством аналогично эталонному сигналу, определ ют средние значени  эталонного и анализируемого сигналов, измен ют амплитуду всех отсчетов анализируемого сигнала с одним и -тещ же коэффициентом пропорциональности до совпадени  средних значений анализи руемого и эталонного сигналов, определи ют суммарную разносгь амплитуд отсчетов эталонного сигнала с интерполированными к тем же моментам времени отсчетам и анализируемого сигнала, сдвигают во времени анализируемый сигнал относительно1 эталонного сигнала до минимизации сум-1 марной разности амплитуд их отсчетов, сравнивают минимальное значение суммарной разности амплитуд отсчетов с Заданным порогом и принимают решение по результатам этого сравнени .of the recognizable image and arbitrary elements on its circuit, the analyzed signal is generated when the circuit of the recognizable image is bypassed, the tracking device, like the reference signal, determines the average values of the reference and analyzed signals, change the amplitude of all samples of the analyzed signal with one and the same proportionality coefficient until the average values of the analyzed and reference signals coincide, the total difference between the amplitudes of the samples of the reference signal with the interpolated at the same time instants of the samples and the analyzed signal, the analyzed signal is shifted in time with respect to 1 reference signal to minimize the total difference in the amplitudes of their samples, the minimum value of the total difference in the amplitudes of the samples with a given threshold is compared and a decision is made based on the results of this comparison. 90°90 ° fSO° Ю Фи&1fSO ° Yu Phi & 1 muv;muv; tftf б) --b) - so0so0 160° 160 ° гто° 5бо рgto ° 5bo r ТоThen 11 22 II II Фиг.3Figure 3 ##
SU4804045 1990-01-22 1990-01-22 Method of pattern recognition RU2003174C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU4804045 RU2003174C1 (en) 1990-01-22 1990-01-22 Method of pattern recognition

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU4804045 RU2003174C1 (en) 1990-01-22 1990-01-22 Method of pattern recognition

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2003174C1 true RU2003174C1 (en) 1993-11-15

Family

ID=21502801

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU4804045 RU2003174C1 (en) 1990-01-22 1990-01-22 Method of pattern recognition

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2003174C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2600547C2 (en) * 2011-09-09 2016-10-20 Кт Корпорейшн Method for deriving temporal predictive motion vector, and apparatus using said method

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2600547C2 (en) * 2011-09-09 2016-10-20 Кт Корпорейшн Method for deriving temporal predictive motion vector, and apparatus using said method
US10523967B2 (en) 2011-09-09 2019-12-31 Kt Corporation Method for deriving a temporal predictive motion vector, and apparatus using the method
US10805639B2 (en) 2011-09-09 2020-10-13 Kt Corporation Method for deriving a temporal predictive motion vector, and apparatus using the method
US11089333B2 (en) 2011-09-09 2021-08-10 Kt Corporation Method for deriving a temporal predictive motion vector, and apparatus using the method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6047134A (en) Image shake detecting device
JP3254272B2 (en) Apparatus and method for determining background level of an image
US4523229A (en) Shading correction device
US4817174A (en) Image processing apparatus
US5422671A (en) Automatic focus control by use of component value differences in an image sensing plane
US5959563A (en) Analogue to digital converter with adaptive sample timing based on statistics of sample values
US4222077A (en) Analog-digital conversion method, and a picture reproduction method using the same
JPS6335149B2 (en)
US4885784A (en) System for binary encoding a picture
JP2723204B2 (en) Versatile image acquisition and processing equipment
RU2003174C1 (en) Method of pattern recognition
US4920429A (en) Exposure compensation for a line scan camera
US5485222A (en) Method of determining the noise component in a video signal
GB2029153A (en) Focus detecting device
JPH0686245A (en) Signal processing system
US4331864A (en) Apparatus for detecting an in-focused condition of optical systems
EP0596444B1 (en) Automatic focusing apparatus including improved digital high-pass filter
US5861616A (en) Method and device for recognizing a waveform of an analog signal
US4674126A (en) Image signal processing apparatus
US4762987A (en) Automatic focusing system with correlation-determined disabling
JP2621284B2 (en) Focus control circuit
JPH0757080A (en) Adaptive binarization control system
SU1737470A1 (en) Device for selecting images of point objects
JP2001305421A (en) Automatic focusing device
JP2926795B2 (en) Image processing device