RU2647675C1 - Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры - Google Patents

Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры Download PDF

Info

Publication number
RU2647675C1
RU2647675C1 RU2016142230A RU2016142230A RU2647675C1 RU 2647675 C1 RU2647675 C1 RU 2647675C1 RU 2016142230 A RU2016142230 A RU 2016142230A RU 2016142230 A RU2016142230 A RU 2016142230A RU 2647675 C1 RU2647675 C1 RU 2647675C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
multifractal
morphological
signature
image
scales
Prior art date
Application number
RU2016142230A
Other languages
English (en)
Inventor
Антон Николаевич Потоцкий
Сергей Фаридович Галиев
Виктор Андреевич Кузнецов
Андрей Леонидович Ложкин
Станислав Леонидович Иванов
Евгений Михайлович Кашин
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации
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 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации
Priority to RU2016142230A priority Critical patent/RU2647675C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2647675C1 publication Critical patent/RU2647675C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано в системах автоматизированного обнаружения и распознавания наземных объектов на радиолокационных изображениях земной поверхности. Техническим результатом является повышение точности измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры за счет анализа направлений ориентации разноориентированных текстур на изображении и уточнения на этой основе результатов измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры. Предложен способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры изображения, основанный на определении числа масштабов анализа, формировании структурных элементов и вычислении морфологической мультифрактальной сигнатуры. Далее формируют набор повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения, вычисляют их морфологическую мультифрактальную сигнатуру, методом наименьших квадратов в каждом из масштабов морфологической мультифрактальной сигнатуры аппроксимируют эллипсами значения морфологических мультифрактальных экспонент и уточняют морфологическую мультифрактальную сигнатуру изображения. 1 ил.

Description

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано в системах автоматизированного обнаружения и распознавания наземных объектов на радиолокационных изображениях (РЛИ) земной поверхности, сформированных бортовой радиолокационной станцией с синтезированной апертурой антенны (РСА).
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому способу является способ вычисления морфологической мультифрактальной сигнатуры (см., например, Yong Xia, Dagan Feng, Rongchun Zhao, Yanning Zhang. Multifractal signature estimation for textured image segmentation // Pattern Recognition Letters. - 2010. - №31. - P. 163-169), основанный на определении размеров изображения, определении числа масштабов анализа, формировании структурных элементов и вычислении морфологической мультифрактальной сигнатуры изображения.
Недостатком способа является низкая точность измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры в условиях наличия разноориентированных участков текстуры на изображении.
Техническим результатом изобретения является повышение точности измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры за счет анализа направлений ориентации разноориентированных текстур на изображении и уточнения на этой основе результатов измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры.
Указанный технический результат достигается тем, что в известном способе измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры изображения, основанного на определении числа масштабов анализа, формировании структурных элементов и вычислении морфологической мультифрактальной сигнатуры, формируют структурные элементы в виде горизонтально-ориентированных линий, задают требуемое число угловых положений изображения, формируют набор повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения, вычисляют их морфологическую мультифрактальную сигнатуру, аппроксимируют морфологические мультифрактальные экспоненты в морфологической мультифрактальной сигнатуре эллипсами, рассчитывают коэффициенты эллиптичности и углы наклонов каждого эллипса и по их результатам уточняют рассчитанную мультифрактальную сигнатуру изображения.
Сущность изобретения заключается в том, что формируют структурные элементы в виде горизонтально-ориентированных линий, задают требуемое число угловых положений изображения, формируют набор повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения, вычисляют их морфологическую мультифрактальную сигнатуру, аппроксимируют морфологические мультифрактальные экспоненты в морфологической мультифрактальной сигнатуре эллипсами, рассчитывают коэффициенты эллиптичности и углы наклонов каждого эллипса и по их результатам уточняют рассчитанную мультифрактальную сигнатуру изображения.
Формирование структурных элементов в виде горизонтально-ориентированных линий позволяет определить направление ориентации текстуры на изображении. Процедура формирования структурного элемента в виде горизонтально-ориентированных линий может быть выполнена модификацией дискообразного структурного элемента (см, например, J.А. Lynch, D.J. Hawkess, J.С. Buckland-Wright. A robust and accurate method for calculating the fractal signature of texture in macroradiographs of osteoarthritic knees // Med. Inform. - 1991. - vol. 16. - №2. - P. 241-251).
Требуемое число угловых положений изображения задается исходя из требований к точности определения направлений ориентации текстуры изображения.
Набор повернутых копий изображения обеспечивает определение преобладающего направления ориентации текстуры изображения, обусловленное тем, что угол поворота изображения, при котором происходит совпадение преобладающего направления ориентации текстуры с направлением ориентации структурного элемента в виде горизонтально-ориентированной линии, предопределяет получение наибольшего значения морфологической мультифрактальной экспоненты (см., например, J.A. Lynch, D.J. Hawkes, J.С. Buckland-Wright. Analysis of texture in macroradiographs of osteoarthritic knees using the fractal signature // Physics Medicine Biology. - 1991. - №36. - P. 709-722).
Процедура формирования набора повернутых копий изображения может быть реализована методом вращающейся сетки (см., например, М. Wolski, P. Podsiadlo, G.W. Stachowiak. Directional fractal signature analysis of trabecular bone: Evaluation of different methods to detect early osteoarthritis in knee radiographs // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine. - 2009. - vol. 223. - P. 211-236).
Измерение морфологических мультифрактальных экспонент, повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения, и формирование морфологической мультифрактальной сигнатуры осуществляется в соответствии с известным способом (см. Yong Xia, Dagan Feng, Rongchun Zhao, Yanning Zhang. Multifractal signature estimation for textured image segmentation // Pattern Recognition Letters. - 2010. - №31. - P. 163-169). Измеренная таким способом морфологическая мультифрактальная сигнатура в отличие от известного способа представляет собой массив морфологических мультифрактальных экспонент, полученных для набора масштабов, соответствующих размеру изображения, для каждого углового положения копии повернутого изображения.
Аппроксимация значений морфологических мультифрактальных экспонент эллипсом может быть выполнена с использованием метода наименьших квадратов (см., например, Вержбицкий В.М. Основы численных методов, учеб.: доп. Мин. обр. РФ / В.М. Вержбицкий. - 3-е издание., стер. - М.: Высш. шк., 2009. - 848 с.), а определение коэффициентов эллиптичности и углов наклона с использованием численных методов (см., например, Воронцова В.Л., Зайнуллина Л.Н. «Кривые второго порядка. Аналитическая геометрия в пространстве». Учебно-методическое пособие / В.Л. Воронцова, Л.Н. Зайнуллина. - Казань: 2016. - 67 с.).
Уточнение морфологической мультифрактальной сигнатуры осуществляется выбором из массива морфологических мультифрактальных экспонент, полученных для набора масштабов, соответствующих размеру изображения, для каждого углового положения копии повернутого изображения, мультифрактальной экспоненты, соответствующей нулевому углу поворота изображения при значении коэффициента эллиптичности kэ≥0.5 и соответствующей углу поворота θn=180-α, где α - угол наклона аппроксимированного эллипса.
За счет учета направления ориентации текстуры обеспечивается повышение точности измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры изображения.
Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры может быть реализован, например, с помощью устройства, структурная схема которого приведена на чертеже, где обозначено: 1 - блок расчета масштабов анализа; 2 - блок формирования структурного элемента; 3 - блок формирования повернутых копий изображения; 4 - блок расчета морфологических мультифрактальных экспонент; 5 - формирователь неуточненной морфологической мультифрактальной сигнатуры; 6 - блок определения параметров эллипса; 7 - формирователь морфологической мультифрактальной сигнатуры.
Блок расчета масштабов анализа 1 предназначен для формирования числа масштабов анализа поступающего на его вход изображения, зависящих от его линейных размеров. Расчет масштабов анализа может быть выполнен, например, по методике, изложенной в (см., например, B.C. Плешанов, А.А. Напрюшкин, В.В. Кибиткин. Особенности применения теории фракталов в задачах анализа изображений / Автометрия. 2010. 43, №1. С. 86-97).
Блок формирования структурного элемента 2 предназначен для формирования набора структурных элементов в виде горизонтально-ориентированных линий, обладающих различной длиной по числу масштабов анализа изображения.
Блок формирования повернутых копий изображения 3 предназначен для формирования набора повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения путем вращения изображения относительно своего центра в Декартовой системе координат на угол θn=180/n градусов, где n - требуемое число угловых положений, от положительного направления до совершения полуоборота и получения копии повернутого изображения в каждом угловом положении.
Блок расчета морфологических мультифрактальных экспонент 4 предназначен для расчета морфологических мультифрактальных экспонент повернутых копий изображения.
Формирователь неуточненной морфологической мультифрактальной сигнатуры 5 предназначен для формирования морфологической мультифрактальной сигнатуры, представляющей собой объединение значений морфологических мультифрактальных экспонент повернутых копий изображения, полученных для всех возможных масштабов анализа.
Блок определения параметров эллипса 6 предназначен для аппроксимации эллипсом значений морфологических мультифрактальных экспонент копий изображения, полученных для одного масштаба, методом наименьших квадратов, определения его коэффициента эллиптичности и угла наклона.
Формирователь морфологической мультифрактальной сигнатуры 7 предназначен для выбора тех значений морфологических мультифрактальных экспонент из всех полученных значений, которые соответствуют углу ориентации текстуры, и объединения выбранных значений морфологических мультифрактальных экспонент, полученных для различных значений масштабов анализа, в морфологическую мультифрактальную сигнатуру. Выбор значений морфологических мультифрактальных экспонент осуществляется по условию: если коэффициент эллиптичности kэ≥0.5, то в качестве уточненного значения принимается значение мультифрактальной экспоненты, полученной для изображения при нулевом угле поворота, в противном случае выбирается значение мультифрактальной экспоненты копии изображения, повернутого на угол θn=180-α, где α - угол наклона аппроксимированного эллипса. Элементы устройства могут быть выполнены, например, с использованием программируемой логической интегральной схемы типа FPGA фирмы Xilinx серии Spartan-6 (см., например, Тарасов И.Е. Разработка цифровых устройств на основе ПЛИС Xilinx® с применением языка VHDL. - М.: Горячая линия - Телеком, 2005. - 252 с.) со специальным программным обеспечением, реализующим алгоритмы на основе методик, описывающих работу каждого элемента устройства.
Устройство работает следующим образом. На вход блока расчета масштабов анализа 1 и блока формирования повернутых копий изображений 3 поступает сформированное системой обработки изображение. В блоке расчета масштабов анализа в зависимости от линейных размеров изображения формируется необходимое количество масштабов анализа изображения. В блоке формирования структурного элемента 2 в соответствии с заданными масштабами осуществляется формирование набора структурных элементов в виде горизонтально-ориентированных линий. В блоке формирования повернутых копий изображения 3 осуществляется формирование набора повернутых на требуемое число угловых положений n копий изображения путем вращения изображения относительно своего центра в Декартовой системе координат на угол θn=180/n градусов от положительного направления до совершения полуоборота и получения копии повернутого изображения в каждом угловом положении с последующей записью всех сформированных копий в оперативную память блока. На вход блока расчета морфологических мультифрактальных экспонент 4 поступает сформированный набор структурных элементов в виде горизонтально-ориентированных линий и сформированный набор повернутых копий обрабатываемого изображения, в котором в соответствии с известным способом измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры осуществляется расчет морфологических мультифрактальных экспонент повернутых изображений. В формирователе неуточненной морфологической мультифрактальной сигнатуры 5 осуществляется формирование упорядоченного массива морфологических мультифрактальных экспонент, полученных для набора масштабов, соответствующих размеру изображения, и для каждого углового положения копии повернутого изображения θn в каждом из масштабов анализа. В блоке определения параметров эллипса 6 осуществляется формирование эллипса для каждого из масштабов анализа аппроксимацией поступающих на его вход массивов значений с выхода блока расчета морфологических мультифрактальных экспонент с использованием метода наименьших квадратов и определения коэффициента эллиптичности и угла наклона каждого эллипса. На входы формирователя морфологической мультифрактальной сигнатуры 7 с выхода формирователя неуточненной морфологической мультифрактальной сигнатуры и блока определения параметров эллипса поступают соответственно неуточненная морфологическая мультифрактальная сигнатура повернутых копий изображения и коэффициенты эллиптичности и углы наклона для каждого масштаба анализа. В формирователе морфологической мультифрактальной сигнатуры осуществляется выбор из упорядоченного массива морфологических мультифрактальных экспонент, тех значений экспонент для каждого из масштабов анализа и углов поворота копий изображения, которые соответствуют преобладающему углу ориентации текстуры изображения, в соответствии с условием уточнения: если коэффициент эллиптичности аппроксимированного эллипса, полученного для каждого масштаба анализа, kэ≥0.5, то в качестве значения, соответствующего преобладающему углу ориентации изображения для заданного масштаба, принимается значение морфологической мультифрактальной экспоненты, полученной для изображения при нулевом угле поворота, а в противном случае принимается значение морфологической мультифрактальной экспоненты копии изображения, повернутого на угол θn=180-α (где α - угол наклона аппроксимированного эллипса), и осуществляется формирование морфологической мультифрактальной сигнатуры, состоящей из одного значения морфологической мультифрактальной экспоненты, соответствующей преобладающему углу ориентации текстуры, для каждого из масштабов анализа.
Предлагаемое техническое решение является новым, поскольку из общедоступных сведений не известен способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры, основанный на формировании структурных элементов в виде горизонтально-ориентированных линий, определении требуемого числа угловых положений изображения, формировании набора повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения, вычислении их морфологической мультифрактальной сигнатуры, аппроксимацией морфологических мультифрактальных экспонент в морфологической мультифрактальной сигнатуре эллипсами, расчетом коэффициентов эллиптичности и углов наклона каждого эллипса и по их результатам уточнением рассчитанной мультифрактальной сигнатуры изображения.
Предлагаемое техническое решение имеет изобретательский уровень, поскольку из опубликованных научных данных и известных технических решений явным образом не следует, что применение горизонтально-ориентированных линий и вращение изображения для получения набора повернутых копий изображения с последующим вычислением их морфологической мультифрактальной сигнатуры, аппроксимации морфологических мультифрактальных экспонент в морфологической мультифрактальной сигнатуре эллипсами, расчете коэффициентов эллиптичности и углов наклона каждого эллипса и уточнении рассчитанной мультифрактальной сигнатуры изображения обеспечивает повышение точности измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры.
Предлагаемое техническое решение промышленно применимо, так как для его реализации могут быть использованы элементы, широко распространенные в области электронной техники и электротехники.

Claims (1)

  1. Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры изображения, основанный на определении числа масштабов анализа, формировании структурных элементов и вычислении морфологической мультифрактальной сигнатуры, отличающийся тем, что формируют структурные элементы в виде горизонтально-ориентированных линий, задают требуемое число угловых положений изображения, формируют набор повернутых на требуемое число угловых положений копий изображения, вычисляют их морфологическую мультифрактальную сигнатуру, методом наименьших квадратов в каждом из масштабов морфологической мультифрактальной сигнатуры аппроксимируют эллипсами значения морфологических мультифрактальных экспонент, рассчитывают коэффициенты эллиптичности и углы наклонов каждого эллипса, определяют в каждом из масштабов анализа преобладающие направления ориентации текстуры изображения, выбирают из массива морфологических мультифрактальных экспонент, сформированных для каждого из масштабов анализа и углов поворота копий изображения, такие значения, которые в каждом из масштабов анализа соответствуют преобладающему углу ориентации текстуры изображения и формируют уточненную морфологическую мультифрактальную сигнатуру, содержащую в каждом из масштабов морфологическую мультифрактальную экспоненту, соответствующую преобладающему углу ориентации текстуры изображения.
RU2016142230A 2016-10-26 2016-10-26 Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры RU2647675C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016142230A RU2647675C1 (ru) 2016-10-26 2016-10-26 Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016142230A RU2647675C1 (ru) 2016-10-26 2016-10-26 Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2647675C1 true RU2647675C1 (ru) 2018-03-16

Family

ID=61629372

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016142230A RU2647675C1 (ru) 2016-10-26 2016-10-26 Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2647675C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115329970A (zh) * 2022-03-25 2022-11-11 量子科技长三角产业创新中心 一种量子门检验测量基数确定的分形算法及验证装置系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5915036A (en) * 1994-08-29 1999-06-22 Eskofot A/S Method of estimation
US20120257164A1 (en) * 2011-04-07 2012-10-11 The Chinese University Of Hong Kong Method and device for retinal image analysis
RU2510897C2 (ru) * 2012-08-06 2014-04-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) Способ сегментации сложноструктурированных растровых полутоновых изображений на основе составных морфологических операторов
US20140227682A1 (en) * 2011-09-13 2014-08-14 Koninklijke Philips N.V. System and method for the detection of abnormalities in a biological sample

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5915036A (en) * 1994-08-29 1999-06-22 Eskofot A/S Method of estimation
US20120257164A1 (en) * 2011-04-07 2012-10-11 The Chinese University Of Hong Kong Method and device for retinal image analysis
US20140227682A1 (en) * 2011-09-13 2014-08-14 Koninklijke Philips N.V. System and method for the detection of abnormalities in a biological sample
RU2510897C2 (ru) * 2012-08-06 2014-04-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) Способ сегментации сложноструктурированных растровых полутоновых изображений на основе составных морфологических операторов

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
статья "Texture image segmentation using a New descriptor and mathematical morphology", опубл. март 2013 г. статья "Обнаружение протяженных объектов на радиолокационных изображениях с использованием оценок фактальной размерности", опубл. 2010 г. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115329970A (zh) * 2022-03-25 2022-11-11 量子科技长三角产业创新中心 一种量子门检验测量基数确定的分形算法及验证装置系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103236064B (zh) 一种基于法向量的点云自动配准方法
CN107958458B (zh) 图像分割方法、图像分割系统及包括其的设备
CN109839624A (zh) 一种多激光雷达位置标定方法及装置
CN112686950B (zh) 位姿估计方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN109360230A (zh) 一种基于2d相机与3d相机的图像配准方法及系统
Wang et al. Deformation measurement of high-speed rotating drone blades based on digital image correlation combined with ring projection transform and orientation codes
US20220392185A1 (en) Systems and Methods for Rapid Alignment of Digital Imagery Datasets to Models of Structures
JP5870011B2 (ja) 点群解析装置、点群解析方法及び点群解析プログラム
RU2647675C1 (ru) Способ измерения морфологической мультифрактальной сигнатуры
CN110310272A (zh) 图像配准方法及终端设备
Seo Subpixel edge localization based on adaptive weighting of gradients
CN110310309B (zh) 一种图像配准方法、图像配准装置及终端
EP3408610A1 (en) A method and apparatus for single camera optical measurements
CN112712476B (zh) 用于tof测距的去噪方法及装置、tof相机
CN116449393B (zh) 一种针对大中型料堆多传感器测量方法和系统
CN108801226B (zh) 平面倾斜测试方法及设备
Desai et al. Analysis of performance of flat earth phase removal methods
Li et al. A new edge detection method using Gaussian-Zernike moment operator
RU2458360C1 (ru) Способ и устройство определения координат источника радиоизлучения
Zhou et al. High precision cross-range scaling and 3D geometry reconstruction of ISAR targets based on geometrical analysis
CN116152532A (zh) 一种遥感影像特征提取与匹配方法、装置及电子设备
Evans et al. Iterative roll angle estimation from dense disparity map
CN110310312B (zh) 一种图像配准方法、图像配准装置及终端
Yan et al. Phase analysis of three-dimensional Zernike moment for building classification and orientation in digital surface model
CN117990058B (zh) 一种提高rtk测量精度的方法、装置、计算机设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20181027