RU2013111635A

RU2013111635A - METHOD FOR AUTOMATIC RECOGNITION OF OBJECTS IN THE IMAGE

Info

Publication number: RU2013111635A
Application number: RU2013111635/08A
Authority: RU
Inventors: Владимир Анатольевич Ефремов; Владимир Алексеевич Тупиков; Леонид Васильевич Московченко; Валерия Анатольевна Павлова; Михаил Иванович Кудрин; Владимир Васильевич Мананников; Мария Владимировна Созинова; Сергей Николаевич Крюков
Original assignee: Открытое акционерное общество "Научно-производственное объединение "Карат" (ОАО "НПО КАРАТ")
Priority date: 2013-03-12
Filing date: 2013-03-12
Publication date: 2014-09-20
Also published as: RU2528140C1

Abstract

Способ автоматического распознавания объектов на изображении, при котором формируют эталонные изображения и запоминают их, осуществляют предварительную обработку каждого текущего изображения, с целью выявления объекта, и запоминают каждое текущее изображение, вычисляют взаимно-корреляционную функцию эталонных и текущих изображений и производят их сравнение, отличающийся тем, что формируют и запоминают контурные эталонные и текущие изображения, представляют их в виде полутоновых дистантных изображений, яркость пикселов которых пропорциональна расстоянию до ближайшего контура, выделяют (локализуют) на изображениях участки, на которых возможно наличие объекта, путем сканирования контурным эталоном с подсчетом для каждого положения эталона суммы яркостей точек дистантного полутонового изображения, накрытых контурами эталона, и из всего множества положений сканирования оставляют точки, где подсчитанные суммы яркостей меньше заданного порога, на выбранных участках изображений вычисляют взаимно-корреляционную функцию текущих и эталонных изображений, после чего производят сравнение выделенных участков текущих изображений с эталонными полутоновыми дистантными изображениями этих участков и определяют положение эталона на выделенных участках, при котором достигается экстремум взаимно-корреляционной функции, и определяют место нахождения объекта по положению экстремума взаимно-корреляционной функции.A method for automatically recognizing objects in an image in which reference images are formed and stored, preprocess each current image in order to identify an object, and remember each current image, calculate the cross-correlation function of the reference and current images and compare them, characterized in that form and remember the contour reference and current images, represent them in the form of grayscale distant images, the brightness of the pixels of which the distance to the nearest contour, select (localize) on the images the areas where the object is possible by scanning with a contour standard, counting for each position of the standard the sum of the brightnesses of the points of the distant grayscale image covered by the contours of the standard, and leave points from the whole set of scanning positions, where the calculated sums of luminances are less than a predetermined threshold, the cross-correlation function of the current and reference images is calculated in the selected image sections, after which compare the selected areas of the current images with the reference grayscale distant images of these areas and determine the position of the standard in the selected areas at which the extremum of the cross-correlation function is achieved, and determine the location of the object by the position of the extremum of the cross-correlation function.

Claims

A method for automatically recognizing objects in an image in which reference images are formed and stored, preprocess each current image in order to identify an object, and remember each current image, calculate the cross-correlation function of the reference and current images and compare them, characterized in that form and remember the contour reference and current images, represent them in the form of grayscale distant images, the brightness of the pixels of which the distance to the nearest contour, select (localize) on the images the areas where the object is possible by scanning with a contour standard, counting for each position of the standard the sum of the brightnesses of the points of the distant grayscale image covered by the contours of the standard, and leave points from the whole set of scanning positions, where the calculated sums of luminances are less than a predetermined threshold, the cross-correlation function of the current and reference images is calculated in the selected image sections, after which compare the selected areas of the current images with the reference grayscale distant images of these areas and determine the position of the standard in the selected areas at which the extremum of the cross-correlation function is achieved, and determine the location of the object by the position of the extremum of the cross-correlation function.