RU2383925C2 - Method of detecting contours of image objects and device for realising said method - Google Patents
Method of detecting contours of image objects and device for realising said method Download PDFInfo
- Publication number
- RU2383925C2 RU2383925C2 RU2007139116/09A RU2007139116A RU2383925C2 RU 2383925 C2 RU2383925 C2 RU 2383925C2 RU 2007139116/09 A RU2007139116/09 A RU 2007139116/09A RU 2007139116 A RU2007139116 A RU 2007139116A RU 2383925 C2 RU2383925 C2 RU 2383925C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- group
- ram
- outputs
- inputs
- image
- Prior art date
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в системах технического зрения, цифровых устройствах получения и обработки изображений для предварительной обработки изображения - формирования контурного описания изображения.The invention relates to computer technology and can be used in vision systems, digital image acquisition and processing devices for image pre-processing - forming a contour description of the image.
Известен способ выделения контуров объектов изображения (пат. №7151844 США, опубл. 15.12.06), аппаратно реализованный в видеодатчике, заключающийся в формировании двумерного пиксельного массива - изображения, последовательном пространственном дифференцировании изображения в вертикальном и горизонтальном направлениях, получении значения яркости каждого пикселя контурного изображения путем расчета на основе значений производных в вертикальном и горизонтальном направлениях.There is a method of highlighting the contours of image objects (US Pat. No. 7151844 USA, publ. 15.12.06), hardware implemented in a video sensor, which consists in the formation of a two-dimensional pixel array - image, sequential spatial differentiation of the image in the vertical and horizontal directions, obtaining the brightness value of each pixel contour images by calculating based on the values of the derivatives in the vertical and horizontal directions.
Недостатком данного способа является низкая точность выделения контуров, вызванная независимой обработкой каждого пикселя без учета информации о соседних пикселях.The disadvantage of this method is the low accuracy of the contouring caused by the independent processing of each pixel without taking into account information about neighboring pixels.
Наиболее близким к предлагаемому является способ выделения контуров объектов изображения и увеличения четкости (резкости) изображения (пат. №7068852 США, опубл. 27.06.06), включающий процесс выделения контуров изображения, утончение контуров на основе увеличения четкости контуров посредством увеличения контраста в области контура в зависимости от уровня шума на изображении в окрестности текущего анализируемого пикселя.Closest to the proposed is a method for highlighting the contours of image objects and increasing the sharpness (sharpness) of the image (US Pat. No. 7068852 USA, published on June 27, 06), including the process of extracting image contours, thinning outlines based on increasing the clarity of outlines by increasing the contrast in the outline area depending on the noise level in the image in the vicinity of the current analyzed pixel.
Недостатком данного способа является внесение искажений в формируемое контурное изображение при утончении контуров увеличением их контраста (что субъективно повышает качество изображения, но неприемлемо при последующей обработке изображения системой технического зрения).The disadvantage of this method is the introduction of distortion into the generated contour image when thinning the contours by increasing their contrast (which subjectively improves the image quality, but is unacceptable in the subsequent image processing by the vision system).
Известно устройство выделения контуров объектов изображения (пат №6917721 США), содержащее процессор и ОЗУ.A device for isolating the contours of image objects (US Pat. No. 6917721) containing a processor and RAM is known.
Недостатком данного устройства является низкая скорость выделения контуров, вызванная использованием процессора для выполнения всех этапов процесса выделения контуров.The disadvantage of this device is the low speed of the allocation of contours caused by the use of a processor to perform all stages of the process of selecting contours.
Наиболее близким к предлагаемому устройству является устройство выделения контуров изображений объектов (пат. №2185659 РФ), состоящее из датчика изображения, буферной памяти, элемента И, генератора, нейроматричного процессора, АЦП, блока выделения кадрового и строчного импульсов, контроллера шины.Closest to the proposed device is a device for selecting contours of images of objects (US Pat. No. 2185659 of the Russian Federation), consisting of an image sensor, buffer memory, element And, generator, neurometric processor, ADC, block allocation of personnel and horizontal pulses, bus controller.
Недостатком этого устройства является низкая точность выделения контуров объектов изображения, высокая структурная сложность устройства, вызванная использованием нейроматричного процессора.The disadvantage of this device is the low accuracy of the selection of the contours of image objects, the high structural complexity of the device caused by the use of a neural matrix processor.
Технической задачей изобретения является повышение точности выделения контуров изображения путем введения дополнительных операций обработки изображения, увеличение скорости выделения контуров и упрощение структуры устройства за счет использования специализированных модулей обработки изображения.An object of the invention is to increase the accuracy of the selection of image contours by introducing additional image processing operations, increasing the speed of the selection of contours and simplifying the structure of the device through the use of specialized image processing modules.
Задача решается тем, что в известный способ, включающий выделение контуров на основе пространственного дифференцирования и утончение контуров, введены предварительная фильтрация изображения и последующая бинаризация изображения.The problem is solved in that in the known method, including the selection of contours based on spatial differentiation and refinement of the contours, preliminary filtering of the image and subsequent binarization of the image are introduced.
Техническая задача решается тем, что в известное устройство, содержащее контроллер шины (КШ), были введены ОЗУ для хранения промежуточных результатов обработки изображения, блоки фильтрации изображения (БФ), блок выделения контуров (БК), микропроцессор (МП), причем первая группа входов-выходов котроллера шины соединена с шиной для получения данных с ЭВМ, вторая группа входов-выходов котроллера шины соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, третья группа входов-выходов котроллера шины соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход контроллера шины соединен со входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ (чтение/запись), второй выход контроллера шины соединен со входом блока фильтрации для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов блока фильтрации соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов блока фильтрации соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход блока фильтрации соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход блока фильтрации соединен со входом блока выделения контуров для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов блока выделения контуров соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов блока выделения контуров соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход блока выделения контуров соединен со входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход блока выделения контуров соединен с первым входом микропроцессора для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов микропроцессора соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов микропроцессора соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход микропроцессора соединен со входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход микропроцессора соединен со входом контроллера шины для передачи сигнала окончания обработки изображения.The technical problem is solved in that in a known device containing a bus controller (KS), RAM was introduced to store intermediate image processing results, image filtering units (BF), a contouring unit (BC), a microprocessor (MP), and the first group of inputs -outputs of the bus controller is connected to the bus for receiving data from a computer, the second group of inputs and outputs of the bus controller is connected to the first group of RAM inputs and outputs for transmitting and receiving data, the third group of inputs and outputs of the bus controller is connected to the second a group of RAM I / O for receiving and transmitting an address, the first output of the bus controller is connected to the RAM input to control the RAM operating mode (read / write), the second output of the bus controller is connected to the input of the filtering unit for transmitting a control signal, the first group of block I / Os filtering is connected to the first group of RAM inputs and outputs for transmitting and receiving data, the second group of inputs and outputs of the filtering unit is connected to the second group of RAM inputs and outputs for receiving and transmitting the address, the first output of the filter unit The unit is connected to the first RAM input to control the RAM operating mode, the second output of the filtering unit is connected to the input of the circuit allocation unit for transmitting a control signal, the first group of inputs / outputs of the circuit allocation unit is connected to the first group of RAM input / outputs for transmitting and receiving data, the second the group of inputs and outputs of the circuit allocation unit is connected to the second group of RAM input-outputs for receiving and transmitting an address, the first output of the circuit allocation unit is connected to the RAM input to control the operating mode of the RAM, the second output of the loop allocation unit is connected to the first input of the microprocessor for transmitting a control signal, the first group of inputs and outputs of the microprocessor is connected to the first group of inputs and outputs of RAM for transmitting and receiving data, the second group of inputs and outputs of the microprocessor is connected to the second group of inputs and outputs of RAM for receiving and transmitting the address, the first microprocessor output is connected to the RAM input to control the RAM operation mode, the second microprocessor output is connected to the input of the bus controller to transmit a signal about ending image processing.
Изобретение может быть использовано для предварительной обработки изображения - выделения контуров объектов изображения - в системах технического зрения, цифровых фото- и видеокамерах и соответствует критерию «промышленная применимость».The invention can be used for preliminary image processing - the allocation of the contours of image objects - in systems of technical vision, digital cameras and video cameras and meets the criterion of "industrial applicability".
Сущность изобретения поясняется чертежом, где показана структурная схема устройства выделения контуров изображения.The invention is illustrated in the drawing, which shows a structural diagram of a device for selecting contours of the image.
Устройство содержит (чертеж) КШ 1, ОЗУ 2, блок фильтрации 3, блок выделения контуров 4, микропроцессор 5, причем первая группа входов-выходов КШ 1 соединена с шиной для получения данных с ЭВМ, вторая группа входов-выходов КШ 1 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, третья группа входов-выходов КШ 1 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход КШ 1 соединен со входом ОЗУ 2, второй выход КШ 1 соединен со входом блока фильтрации 3, первая группа входов-выходов блока фильтрации 3 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов блока фильтрации 3 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход блока фильтрации 3 соединен со входом ОЗУ 2, второй выход блока фильтрации 3 соединен со входом блока выделения контуров 4, первая группа входов-выходов блока выделения контуров 4 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов блока выделения контуров 4 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход блока выделения контуров 4 соединен со входом ОЗУ 2, второй выход блока выделения контуров 4 соединен со входом микропроцессора 5, первая группа входов-выходов микропроцессора 5 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов микропроцессора 5 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход микропроцессора 5 соединен со входом ОЗУ 2, второй выход микропроцессора 5 соединен со входом КШ 1.The device contains (drawing) KSH 1, RAM 2, a filtering unit 3, a circuit allocation unit 4, a microprocessor 5, the first group of I / O of KSH 1 connected to the bus for receiving data from a computer, the second group of I / O of KSH 1 connected to the first a group of inputs / outputs of RAM 2, a third group of inputs and outputs of KSH 1 is connected to a second group of inputs and outputs of RAM 2, a first output of KSH 1 is connected to an input of RAM 2, a second output of KSH 1 is connected to an input of a filtering unit 3, the first group of inputs and outputs filter unit 3 is connected to the first group of inputs and outputs of RAM 2, WTO Paradise group of inputs / outputs of the filtering unit 3 is connected to the second group of inputs / outputs of the RAM 2, the first output of the filtering unit 3 is connected to the input of the RAM 2, the second output of the filtering unit 3 is connected to the input of the circuit allocation unit 4, the first group of inputs / outputs of the circuit allocation unit 4 is connected to the first group of inputs and outputs of RAM 2, the second group of inputs and outputs of the RAM unit 4 is connected to the second group of inputs and outputs of RAM 2, the first output of the circuit allocation unit 4 is connected to the input of RAM 2, the second output of the circuit allocation unit 4 soy inen with the input of microprocessor 5, the first group of inputs and outputs of microprocessor 5 is connected to the first group of inputs and outputs of RAM 2, the second group of inputs and outputs of microprocessor 5 is connected to the second group of inputs and outputs of RAM 2, the first output of microprocessor 5 is connected to the input of RAM 2, the second output of the microprocessor 5 is connected to the input of KSh 1.
Способ заключается в предварительной фильтрации кадра изображения для повышения качества выделения контуров, выделении контуров, последующем утончении контуров и формировании бинарного изображения для повышения точности выделения контуров.The method consists in pre-filtering the image frame to improve the quality of the contour selection, the selection of contours, the subsequent thinning of the contours and the formation of a binary image to increase the accuracy of the contour selection.
КШ 1 предназначен для управления обменом данными между ЭВМ и устройством выделения контуров изображения.KSH 1 is designed to control the exchange of data between a computer and a device for selecting contours of the image.
ОЗУ 2 предназначено для хранения данных, используемых в блоке фильтрации 3, блоке выделения контуров 4, микропроцессоре 5.RAM 2 is intended for storage of data used in the filtering unit 3, the circuit allocation unit 4, the microprocessor 5.
Блок фильтрации 3 предназначен для выполнения процедуры фильтрации изображения с целью повышения качества выделения контуров.The filtering unit 3 is designed to perform image filtering in order to improve the quality of the selection of contours.
Блок выделения контуров 4 предназначен для выделения контуров изображения.The block selection contours 4 is designed to highlight the contours of the image.
Микропроцессор 5 предназначен для выполнения процедур утончения контуров и формирования бинарного изображения.The microprocessor 5 is designed to perform thinning contours and the formation of a binary image.
Устройство работает следующим образом.The device operates as follows.
Цифровое изображение с ЭВМ поступает на первую группу входов-выходов КШ 1, после чего на первом выходе КШ 1 формируется управляющий сигнал, поступающий на вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи информации, на второй группе входов-выходов КШ 1 формируются данные для передачи на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на третьей группе входов-выходов КШ 1 формируется адрес данных, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе КШ 1 формируется управляющий сигнал, поступая на вход блока фильтрации 3, разрешающий его работу. В результате в ОЗУ 2 находится текущий кадр изображения.A digital image from the computer is fed to the first group of inputs and outputs KSH 1, after which a control signal is generated at the first output of KSH 1, which goes to the input of RAM 2 and puts it into the information recording mode, data for transmission is generated on the second group of inputs and outputs KSH 1 on the first group of inputs and outputs of RAM 2, on the third group of inputs and outputs of KSH 1, a data address is generated that arrives at the second group of inputs and outputs of RAM 2, at the second output of KSH 1 a control signal is generated, arriving at the input of filtering unit 3, allowing its operation . As a result, in RAM 2 is the current image frame.
Блок фильтрации 3 на первом выходе формирует управляющий сигнал, поступающий на вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим чтения. Блок фильтрации 3 на первую группу входов-выходов принимает данные (изображение), поступающие через первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на вторую группу входов-выходов принимает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные подвергаются процедуре фильтрации.The filtering unit 3 at the first output generates a control signal supplied to the input of RAM 2 and translates it into read mode. The filtering unit 3 receives the data (image) received through the first group of inputs and outputs of RAM 2 on the first group of inputs and outputs, and the address coming through the second group of inputs and outputs on RAM 2 receives the incoming data through the filtering procedure.
В качестве фильтра используется фильтр Гаусса, функция отклика которого имеет видAs a filter, a Gaussian filter is used, the response function of which has the form
где r - расстояние между центром функции отклика и текущей точкой, σ - среднее квадратическое отклонение фильтра Гаусса, величина, определяющая крутизну функции отклика фильтра и, следовательно, степень сглаживания изображения (меньше крутизна - сильнее сглаживание).where r is the distance between the center of the response function and the current point, σ is the mean square deviation of the Gaussian filter, a value that determines the steepness of the filter response function and, therefore, the degree of smoothing of the image (less steepness means stronger smoothing).
Для заданной маски GD процесс фильтрации изображения в точке с координатами (х, у) описывается какFor a given mask G D, the process of filtering the image at a point with coordinates (x, y) is described as
где I'(х, у) - значение яркости точки отфильтрованного изображения, I(x+s, у+t) - значение яркости точки исходного изображения.where I '(x, y) is the brightness value of the point of the filtered image, I (x + s, y + t) is the brightness value of the point of the original image.
После окончания процедуры фильтрации на первом выходе блока фильтрации 3 формируется управляющий сигнал, уведомляющий об окончании процедуры фильтрации, поступающий на вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов блока фильтрации 3 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов блока фильтрации формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе блока фильтрации 3 формируется управляющий сигнал, поступающий на вход блока выделения контуров 4 и разрешающий его работу.After the filtering procedure is completed, a control signal is generated at the first output of the filtering unit 3, notifying the end of the filtering procedure, which is fed to the input of RAM 2 and puts it into recording mode, through the first group of inputs and outputs of the filtering unit 3, the results are sent to the first group of inputs and outputs of RAM 2, an address is generated on the second group of inputs and outputs of the filtering unit, which arrives at the second group of inputs and outputs of RAM 2, a control signal is generated at the second output of the filtering unit 3, which is fed to the input of the output unit eniya circuits 4 and permitting its operation.
Блок выделения контуров 4 через первый выход отправляет управляющий сигнал на вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. Блок выделения контуров 4 на первую группу входов-выходов принимает данные, поступающие через первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на вторую группу входов-выходов принимает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные подвергаются обработке.Block selection circuits 4 through the first output sends a control signal to the input of RAM 2, translating it into read mode. The block allocating circuits 4 to the first group of inputs and outputs receives data coming through the first group of inputs and outputs of RAM 2, to the second group of inputs and outputs receives the address coming from the second group of inputs and outputs of RAM 2. The data received are processed.
Для выделения контурных линий на изображении применяется пространственное дифференцирование. Для этого в каждой точке вычисляется вектор градиента функции яркости изображения, который описывается модулем g(х, у), отражающим скорость изменения яркости в точке с координатами 〈х, у〉, и направлением ν(х, у), которое определяется углом наклона прямой, соответствующим направлению перепада яркости, к оси абсцисс. Совокупность векторов градиента в каждой точке отфильтрованного изображения I'(x, у) представляет собой градиентное изображениеTo highlight contour lines in the image, spatial differentiation is used. For this, at each point, the gradient vector of the image brightness function is calculated, which is described by the module g (x, y), which reflects the rate of change of brightness at the point with coordinates 〈x, y〉, and the direction ν (x, y), which is determined by the angle of inclination of the straight line corresponding to the direction of the brightness difference, to the abscissa axis. The set of gradient vectors at each point of the filtered image I '(x, y) is a gradient image
содержащее информацию о перепадах функции яркости (контурных линиях).containing information about the differences in the brightness function (contour lines).
При дискретном представлении поля яркостей изображения частные производные по направлениям представляются дискретными аппроксимациями, наилучшей из которых является оператор Собела. Оператор содержит маски, соответствующие горизонтальной Hx и вертикальной Ну частным производнымWith a discrete representation of the image brightness field, the partial derivatives in directions are represented by discrete approximations, the best of which is the Sobel operator. The operator contains masks corresponding to the horizontal H x and vertical H of the partial derivative
Составляющие градиентного изображения Gr вычисляются какThe components of the gradient image Gr are calculated as
где dx(х, у), dy(х, у) - результаты свертки изображения I'(х, у) с горизонтальной Hx и вертикальной НУ масками соответственноwhere d x (x, y), d y (x, y) are the convolution results of the image I '(x, y) with horizontal H x and vertical H Y masks, respectively
После обработки всего кадра изображения на первом выходе блока выделения контуров 4 формируется управляющий сигнал, поступающий на вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов блока выделения контуров 4 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов блока выделения контуров 4 формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе блока выделения контуров 4 формируется управляющий сигнал, поступающий на вход микропроцессора 5 и разрешающий его работу.After processing the entire image frame at the first output of the circuit allocation unit 4, a control signal is generated that is input to the RAM 2 and puts it into recording mode, through the first group of inputs and outputs of the circuit allocation unit 4, the results are transmitted to the first group of inputs and outputs of the RAM 2, the second group of inputs and outputs of the circuit allocation unit 4 is formed by the address supplied to the second group of inputs and outputs of the RAM 2, the second signal of the circuit allocation unit 4 forms the control signal supplied to the input of the microprocessor 5 and times eshayuschy his work.
Микропроцессор 5 через первый выход отправляет управляющий сигнал на вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. Микропроцессор 5 на первую группу входов-выходов принимает данные, поступающие через первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на вторую группу входов-выходов принимает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные подвергаются обработке.The microprocessor 5 through the first output sends a control signal to the input of RAM 2, translating it into read mode. The microprocessor 5 receives the data coming through the first group of inputs and outputs of RAM 2 to the first group of inputs and outputs, and the address coming through the second group of inputs and outputs of RAM 2 to the second group of inputs and outputs. The data received are processed.
Утончение контурных линий основано на интерпретации максимума яркости контурной линии в направлении максимального градиента как средней линии контура. Подавляются все точки в поле величин g(х, у), яркость которых не превосходит яркости соседних точек в направлении антиградиента контурной линии. В результате формируется скелетное градиентное изображение Gr'Thinning of contour lines is based on the interpretation of the maximum brightness of the contour line in the direction of the maximum gradient as the midline of the contour. All points in the field of g (x, y) are suppressed whose brightness does not exceed the brightness of neighboring points in the direction of the anti-gradient of the contour line. The result is a skeletal gradient image Gr '
где приращения координат i1, i2, j1, j2 определяются какwhere the increments of coordinates i 1 , i 2 , j 1 , j 2 are defined as
i1=int[sin(ν(x, у))], i2=-i1,i 1 = int [sin (ν (x, y))], i 2 = -i 1 ,
j1=int[cos(ν(x, у))], j2=-j1.j 1 = int [cos (ν (x, y))], j 2 = -j 1 .
Процесс формирования бинарного изображения представляется какThe process of generating a binary image is represented as
где К - коэффициент детализации бинарного изображения В, который позволяет управлять уровнем детализации (количеством контуров) и обладает устойчивостью к изменению динамического диапазона изображения, Т1, T2, T3, Т4 - пороговые значения, используемые при бинаризации изображения, t1, t2 - функции изменения пороговых значений в зависимости от наличия в восьмисвязной окрестности точек контура.where K is the coefficient of detail of the binary image B, which allows you to control the level of detail (the number of contours) and is resistant to changing the dynamic range of the image, T 1 , T 2 , T 3 , T 4 are the threshold values used for binarization of the image, t 1 , t 2 - functions of changing threshold values depending on the presence of contour points in an eight-connected neighborhood.
После процедуры утончения контурных линий на первом выходе микропроцессора 5 формируется управляющий сигнал, поступающий на вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов микропроцессора 5 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов микропроцессора 5 формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе микропроцессора 5 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход КШ 1 и информирующий об окончании обработки текущего кадра изображения.After the thinning of contour lines at the first output of microprocessor 5, a control signal is generated that goes to the input of RAM 2 and puts it into recording mode, through the first group of inputs and outputs of microprocessor 5, the results go to the first group of inputs and outputs of RAM 2, to the second group of inputs - of the outputs of microprocessor 5, an address is generated that arrives at the second group of inputs and outputs of RAM 2, at the second output of microprocessor 5, a control signal is generated that arrives at the first input of KSh 1 and informs about the end of processing its frame image.
КШ 1 через первый выход отправляет управляющий сигнал на вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. КШ 1 на первую группу входов-выходов принимает данные, поступающие через первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на вторую группу входов-выходов принимает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные через первую группу входов-выходов КШ 1 поступают в ЭВМ.KSh 1 through the first output sends a control signal to the input of RAM 2, translating it into read mode. KSH 1 receives data coming through the first group of I / O of RAM 2 to the first group of I / O, and receives the address coming through the second group of I / O of RAM 2 to the second group of I / O. Received data through the first group of I / O of KS 1 enter the computer.
Блоки фильтрации изображения, блок выделения контуров могут быть реализованы на программируемых интегральных схемах малой и средней степени интеграции серий Spartan или Virtex (производитель - Xilinx). В качестве микропроцессора 5 может быть использована микроЭВМ или микроконтроллер, работающие на тактовой частоте не менее 300 МГц. Контроллер шины 1 может быть реализован на специализированных микросхемах, широко выпускаемых зарубежной промышленностью. ОЗУ 2 реализуют на микросхемах памяти, удовлетворяющих требованиям по быстродействию и объему.Image filtering blocks, a contouring block can be implemented on programmable integrated circuits of small and medium degree of integration of the Spartan or Virtex series (manufacturer - Xilinx). As microprocessor 5, a microcomputer or microcontroller operating at a clock frequency of at least 300 MHz can be used. The bus controller 1 can be implemented on specialized microcircuits widely manufactured by foreign industry. RAM 2 is implemented on memory chips that meet the requirements for speed and volume.
Изобретение позволяет повысить точность выделения контуров изображения за счет утончения контуров изображения и бинаризации изображения, увеличить скорость выделения контуров за счет использования специализированных модулей обработки изображения, реализующих операции обработки изображения в соответствии с предложенным способом.The invention allows to increase the accuracy of the selection of image contours due to the thinning of the image contours and binarization of the image, to increase the speed of the selection of contours through the use of specialized image processing modules that implement image processing operations in accordance with the proposed method.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2007139116/09A RU2383925C2 (en) | 2007-10-22 | 2007-10-22 | Method of detecting contours of image objects and device for realising said method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2007139116/09A RU2383925C2 (en) | 2007-10-22 | 2007-10-22 | Method of detecting contours of image objects and device for realising said method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2007139116A RU2007139116A (en) | 2009-04-27 |
| RU2383925C2 true RU2383925C2 (en) | 2010-03-10 |
Family
ID=41018544
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2007139116/09A RU2383925C2 (en) | 2007-10-22 | 2007-10-22 | Method of detecting contours of image objects and device for realising said method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2383925C2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2541855C1 (en) * | 2013-10-18 | 2015-02-20 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ | Apparatus for determining outlines of objects on image |
| RU2628172C1 (en) * | 2016-06-22 | 2017-08-15 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Method and system for determining expanded contours on digital images |
| RU2651176C1 (en) * | 2016-11-17 | 2018-04-18 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" | Signal processing method for detection and determination of straight line thickness in image |
-
2007
- 2007-10-22 RU RU2007139116/09A patent/RU2383925C2/en not_active IP Right Cessation
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2541855C1 (en) * | 2013-10-18 | 2015-02-20 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ | Apparatus for determining outlines of objects on image |
| RU2628172C1 (en) * | 2016-06-22 | 2017-08-15 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Method and system for determining expanded contours on digital images |
| RU2651176C1 (en) * | 2016-11-17 | 2018-04-18 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет" | Signal processing method for detection and determination of straight line thickness in image |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2007139116A (en) | 2009-04-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105574894B (en) | A kind of screening technique and system of moving object feature point tracking result | |
| EP3798975B1 (en) | Method and apparatus for detecting subject, electronic device, and computer readable storage medium | |
| JP2016513320A (en) | Method and apparatus for image enhancement and edge verification using at least one additional image | |
| CN110443245B (en) | License plate region positioning method, device and equipment in non-limited scene | |
| CN112287867B (en) | Multi-camera human body action recognition method and device | |
| US11200681B2 (en) | Motion detection method and motion detection system with low computational complexity and high detection accuracy | |
| KR100769461B1 (en) | Stereo vision system | |
| CN110490196A (en) | Subject detection method and apparatus, electronic equipment, computer readable storage medium | |
| CN109190639A (en) | A kind of vehicle color identification method, apparatus and system | |
| US20230394832A1 (en) | Method, system and computer readable media for object detection coverage estimation | |
| CN111444555B (en) | Temperature measurement information display method and device and terminal equipment | |
| CN111105452A (en) | High-low resolution fusion stereo matching method based on binocular vision | |
| CN110378934B (en) | Subject detection method, apparatus, electronic device, and computer-readable storage medium | |
| RU2383925C2 (en) | Method of detecting contours of image objects and device for realising said method | |
| CN112991374A (en) | Canny algorithm-based edge enhancement method, device, equipment and storage medium | |
| CN111222446B (en) | Face recognition method, face recognition device and mobile terminal | |
| CN112733650A (en) | Target face detection method and device, terminal equipment and storage medium | |
| CN117611525A (en) | Visual detection method and system for abrasion of pantograph slide plate | |
| CN110599407B (en) | Human body noise reduction method and system based on multiple TOF cameras in downward inclination angle direction | |
| CN106780599A (en) | A kind of circular recognition methods and system based on Hough changes | |
| CN116051736A (en) | Three-dimensional reconstruction method, device, edge equipment and storage medium | |
| Pandey et al. | Implementation of 5-block convolutional neural network (cnn) for saliency improvement on flying object detection in videos | |
| CN113822927A (en) | Face detection method, device, medium and equipment suitable for weak-quality images | |
| CN115082326A (en) | Processing method for deblurring video, edge computing equipment and central processor | |
| CN105046637A (en) | OmapL138 chip based optical flow tracking realization method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20100213 |