RU2003174C1 - Method of pattern recognition - Google Patents
Method of pattern recognitionInfo
- 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
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)
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)
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 |
-
1990
- 1990-01-22 RU SU4804045 patent/RU2003174C1/en active
Cited By (4)
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 | |
US4064484A (en) | Analog-digital converter with variable threshold levels | |
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 | |
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 | |
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 | |
SU1709357A1 (en) | Natural resources remote probing image processor |