SE440718B

SE440718B - BILDDISKRIMINATOR

Info

Publication number: SE440718B
Application number: SE7809590A
Authority: SE
Inventors: S Calvard; T W Ridler
Original assignee: Secr Defence Brit
Priority date: 1977-09-13
Filing date: 1978-09-12
Publication date: 1985-08-12
Also published as: FR2402987A1; SE7809590L; DE2839890A1; CA1122697A; FR2402987B1

Description

..l5 20 25 30 35 _bildföljare; ~ minatorn enligt fig. en konvergenspunkt uppnås av diskriminatorn enliat fin. 1. ..l5 20 25 30 35 _image followers; the minator according to Fig. a point of convergence is reached by the discriminator enliat fine. 1.

I på skärmen, 899-599-8 ~ '7 i 2 De förutbestämda bakqrundsdata kan härledas från härnpartíer av bilden eller exempelvis från ett medelvärde för hela bilden.I on the screen, 899-599-8 ~ '7 i 2 The predetermined background data can be derived from brain portions of the image or, for example, from an average value of the whole image.

Varje cykel omfattar företrädesvis alstring av tre successiva tvånivåbilder.Each cycle preferably comprises generating three successive two-level images.

Ett utföringsexempel av uppfinningen kommer nu att beskrivas, endast såsom exempel, under hänvisning till de bifogade ritningarna, på vilka: Fig. l visar ett blockschema för en bilddiskriminator och en Fig. 2 visar en vy av en TV~skärm, som ingår i diskriminatorn enligt fig. l och som åskådliggör ett speciellt arrangemann av ett målobjekt och dess bakgrund, använd såsom en förinställd första be- räkning vid bilddiskrimineringsberäkningar; Pig. 3, U och 5 visar bildrepresentationer av successiva be- räkningar av en målobjekts- och bakgrundsvy, aom alstrats av diskri- l vid beräkningar av en bild och som visas så- som en tvånivå-ljusintensitetsrepresentation; Fig. 6 visar en kurva av ljusintensitetsfördelningen över en bild, och som endast innefattar bakgrund och utgör en gaussfördelning; Fig. 7 visar en kurva, som åskådliggör det sätt, på vilket .I ritningsfigur l ser en svart/vit-TV-kamera l en scen, som innefattar ett målobjekt och dess bakgrund (inte visat på diagram- met) och representeras på en TV-mottagares l skärm. Det vid denna speciella utföringsform betraktade målobjektet förekommer som en streckad fyrkant 19 i fig. l. Två korsade markeringslinjer 16 visas varvid deras korsningspunkt befinner sig vid mitten av en rektangulärt angiven zon (visad med streckade linjer på rit- ningen), vilken också åskådliggöres på skärmen. Den rektangulärt betecknade zonens läge på skärmen definierar den del av scenen, från vilken bilddiskrimineringsdata härledes. De korsade linjernas 16 läge och följaktligen den rektangulära zonen kan på känt sätt för- skjutas relativt skärmkahterna i beroende av förflyttning av en spak 20, som är ansluten till en operatörstyrkrets 21. I g Kamerasignaldata, som hör samman med zonen för den scen, som definieras av den rektangulära zonen, behandlas i en signalbehand- lingskrets, som finns inom den med streckade linjer åskådlig.jorda rektangeln l fig. l.An embodiment of the invention will now be described, by way of example only, with reference to the accompanying drawings, in which: Fig. 1 shows a block diagram of an image discriminator and a Fig. 2 shows a view of a TV screen included in the discriminator. according to Fig. 1 and illustrating a special arranger of a target object and its background, used as a preset first calculation in image discrimination calculations; Pig. 3, U and 5 show image representations of successive calculations of a target object and background view, which are generated by discrepancy in calculations of an image and which are displayed as a two-level light intensity representation; Fig. 6 shows a curve of the light intensity distribution over an image, which only includes background and constitutes a Gaussian distribution; Fig. 7 is a graph illustrating the manner in which. In Figure 1 drawing, a black and white television camera 1 shows a scene comprising a target object and its background (not shown in the diagram) and represented on a TV receiver l screen. The target object considered in this particular embodiment appears as a dashed square 19 in Fig. 1. Two crossed marking lines 16 are shown, their intersection point being at the center of a rectangularly indicated zone (shown in broken lines in the drawing), which is also illustrated on screen. The position of the rectangularly designated zone on the screen defines the part of the scene from which the image discrimination data is derived. The position of the crossed lines 16 and consequently the rectangular zone can be displaced in a known manner relative to the screen shafts depending on the movement of a lever 20 connected to an operator control circuit 21. In g Camera signal data associated with the zone of the scene which defined by the rectangular zone, is processed in a signal processing circuit, which is located within the dashed rectangle in Fig. 1.

Poon A i ,ÛUÅL|TY i 10 15 20 25 30 35 5 7809590-8 Signalbehandlingskretsen innefattar ett videominne 2, som mottager videosignaler, som hör samman med den tilldelade rektan~ gulära zonen av scenen från kameran l och genererar och lagrar mot- svarande digitala bilddata. Den för varje element av den tilldelade zonen genererade digitalsignalen har en styrka, som indikerar "grå- nivån" för scenen över elementets område, varvid grånivån mätes en- ligt ett förutbestämt område av nivåer med svart och vitt vid de mot- satt belägna ytterdelarna.Poon A i, ÛUÅL | TY i 10 15 20 25 30 35 5 7809590-8 The signal processing circuit comprises a video memory 2, which receives video signals associated with the assigned rectangular zone of the scene from the camera 1 and generates and stores the corresponding digital image data. The digital signal generated for each element of the assigned zone has a strength indicating the "gray level" of the scene over the area of the element, the gray level being measured according to a predetermined area of levels with black and white at the opposite outer parts.

En tröskelvärdesbildare 6 i signalprocessorn ger en signal S, som indikerar ett gråtröskelvärde, som överföres till en grånivå- bildgenerator 3, vilken anslutes till videominnet 2 via en omkopp- lare S1. Vid drift passerar en gråtröskelvärdessignal S från trös- kelvärdesbildaren 6 till tvånivåbildgeneratorn 3. När omkopplaren Sl är sluten analyserar bildgeneratorn bilddata från minnet 2 och till- delar data från element av bilden såsom antingen målobjektdata eller bakgrundsdata beroende på huruvida de, efter jämförelse med signalen S, visar sig representera en grånivä på den "svarta" sidan av grå- tröskelvärdet eller en grånivå på den "vita" sidan av gråtröskelvärdet (eller vice versa enligt mâlcbjekttypen). På grundval av denna jäm- förelse ger en maskgenerator 8, som är ansluten till tvånivåbildge- m. neratorn 3, en mask i form av signaler vid en av två nivåer, som representerar ljusintensiteterna hos element av scenen, tilldelade av tvånivåbildgeneratorn såsom antingen målobjekt eller bakgrund.A threshold generator 6 in the signal processor provides a signal S, which indicates a gray threshold value, which is transmitted to a gray level image generator 3, which is connected to the video memory 2 via a switch S1. In operation, a gray threshold signal S passes from the threshold generator 6 to the two-level image generator 3. When the switch S1 is closed, the image generator analyzes image data from the memory 2 and assigns data from elements of the image such as target object data or background data. , turns out to represent a gray level on the "black" side of the gray threshold value or a gray level on the "white" side of the gray threshold value (or vice versa according to the milk object type). Based on this comparison, a mask generator 8 connected to the two-level image generator 3 generates a mask in the form of signals at one of two levels, representing the light intensities of elements of the scene, assigned by the two-level image generator as either target objects or background.

En målobjekt/bakgrund-väljare 10 mottager från videominnet 2 multinivåsignaler, som utgör kamerasignaldata för varje videobild- fält, när en omkopplare S2 är sluten och även mottager maskdata från maskgeneratorn 8. Såsom angivits ovan anger nämda maskdata de om- råden hos varje ram, som på basis av en analys, gjord av tvånivå- bildgeneratorn 3, tilldelas såsom antingen bakgrund eller målohjekt.A target object / background selector 10 receives from the video memory 2 multi-level signals, which constitute camera signal data for each video field, when a switch S2 is closed and also receives mask data from the mask generator 8. As stated above, said mask data indicates the areas of each frame. which on the basis of an analysis, made by the two-level image generator 3, is assigned as either background or target object.

Exempelvis kan en speciell grupp maskdata ange att den övre halvan av fältet är mâlobjekt och den undre halvan bakgrund. I exemplet till- delar sålunda målobjekt/bakgrund-väljaren de multinivå-kamerabild- utsignaler, som svarar mot den övre halvan av fältet, till målobjekt- området, under det att de signaler, som svarar mot den undre halvan av fältet, tilldelas till bakgrundsområdet. De tilldelade målobjekt- datasignalerna sändes sedan från vëljaren 10 till en målobjektinte- grator 5 och signalerna integreras först och därefter tages deras medelvärde. Samtidigt sändes de tilldelade bakgrunddatasignalerna från väljaren 10 till en bakgrundintegrator U för att först integreras QUÅLIçY __.....-._.........-_......._.....~ 10' 15 20 25 30 35 7anas9ø-a Q och sedan utsättas.för medelvärdesberäkning. Utsignaler, som re- presenterar de resp. medelvärdena, sändes sedan från integratorerna H och 5 till en tröskelvärdesbildare 6, där ett medelvärde av de tvâ medelvärdena beräknas. Detta medelvärde utgör tröskelvärdet och representeras av tröskelvärdesutsignalen S, vilken användes för att finna maskdata för den efterföljande cykeln.For example, a special group of mask data may indicate that the upper half of the field is the target object and the lower half the background. Thus, in the example, the target object / background selector assigns the multi-level camera image output signals corresponding to the upper half of the field to the target object area, while the signals corresponding to the lower half of the field are assigned to the background area . The assigned target object data signals are then sent from the selector 10 to a target object integrator 5 and the signals are first integrated and then their average value is taken. At the same time, the assigned background data signals from the selector 10 are sent to a background integrator U to be first integrated QUÅLIçY __.....-._.........-_......._..... ~ 10 '15 20 25 30 35 7anas9ø-a Q and then subjected to averaging. Output signals, which represent the resp. the averages, are then sent from the integrators H and 5 to a threshold generator 6, where an average of the two averages is calculated. This average value constitutes the threshold value and is represented by the threshold value output signal S, which is used to find the mask data for the subsequent cycle.

Signalbehandlingskretsen undergår därför en iterativ process och genererar en reviderad tröskelvärdessignal S under varje cykel.The signal processing circuit therefore undergoes an iterative process and generates a revised threshold signal S during each cycle.

Det sålunda beräknare gråtröskelvärdet för en speciell via TV ut- sänd scen konvergerar allt eftersom antalet cykler ökas. En appro- ximation av denna konvergens kan göras genom att man exempelvis bringar tre cykler per scen att nå fram vid en slutlig analys av lägena för mål resp. bakgrund i scenen. Fig. 3, U och 5 åskådliggör denna konvergens genom att visa successiva bakgrund/målobjekt-bilder, som härledes vid successiva iterativa cykler hos signalbehandlings- kretsen.The thus calculated gray threshold value for a particular scene broadcast via TV converges as the number of cycles increases. An approximation of this convergence can be made by, for example, bringing three cycles per scene to arrive at a final analysis of the positions for goals resp. background in the scene. Figs. 3, U and 5 illustrate this convergence by showing successive background / target object images derived from successive iterative cycles of the signal processing circuit.

För att initiera beräkningar med avseende på en TV-sänd scen måste en preliminär mask användas, eftersom en första tröskelvärdes- signal S inte är tillgänglig för att åstadkomma en mask förrän en cykel av signalbehandlingskretsen har avslutats. Maskgeneratorn 8 är därför försedd med förinställda maskdata, dvs. data, som repre- senterar en förutbestämd tilldelning av målobjekt- och bakgrunds- lägen. Den vid denna utföringsform använda speciella förinställda masken är âskådliggjord i fig. 2 och består av fyra hörnpartier p, betecknade såsom bakgrundsområden. Nämnda förinställda maskdata mottages av väljaren 10 vid början av den första cykeln av varje iterationsprocess om tre cykler.To initiate calculations with respect to a televised scene, a preliminary mask must be used, since a first threshold signal S is not available to produce a mask until a cycle of the signal processing circuit has been completed. The mask generator 8 is therefore provided with preset mask data, i.e. data, which represents a predetermined assignment of target object and background positions. The special preset mask used in this embodiment is illustrated in Fig. 2 and consists of four corner portions p, designated as background areas. The preset mask data is received by the selector 10 at the beginning of the first cycle of each three cycle iteration process.

Det sätt, på vilket iterationsprocessen konvergerar, åskåd- liggöres under hänvisning till fig. 6 och 7.The manner in which the iteration process converges is illustrated with reference to Figs. 6 and 7.

Fig. 6 åskådliggör fördelningen av grånivåer över en scen, med en gaussfördelning av grånivåer. Vid betraktande av ekvationen för en dylik fördelning finner man att användningen av signalpro- cessorns iterativa process för en dylik scen alltid kommer att ge ett grånivåtröskelvärde, som konvergerar vid medelvärdet av för~ delningen. Om ett målobjekt sedan införes i bilden, vilket målobjekt själv har en normal fördelning av grånivåer, vilka varierar i överens- stämmelse med grânivåer hos bakgrunden, förskjuter sig nu tröskel- värdet för konvergens alltid från bakgrundsmedelvärdet mot målobjekt- medelvärdet med ett belopp, som beror på en bråkdel av bilden, som 10 15 20 25 }O 35 g vsoøseo-a upptages av målobjektet. För lika stora belopp av målobjekt och bakgrund konvergerar tröskelvärdet alltid mot mittpunkten av de två medelvärdena, vilken är en optimal punkt. Allt eftersom mål- objektdelen ökar ytterligare förflyttar sig konvergenspunkten mot målobjektmedelvärdet till dess tröskelvärdet för konvergens, för en bild, vilken helt består av målobjekt, finns vid medelvärdet av målobjektfördelningen.Fig. 6 illustrates the distribution of gray levels over a scene, with a Gaussian distribution of gray levels. When considering the equation for such a distribution, it is found that the use of the signal processor's iterative process for such a scene will always give a gray level threshold value, which converges at the mean of the distribution. If a target object is then introduced into the image, which target object itself has a normal distribution of gray levels, which vary according to the gray levels of the background, now the threshold value for convergence always shifts from the background mean to the target mean mean by an amount which depends on a fraction of the image, which is absorbed by the target object. For equal amounts of target objects and backgrounds, the threshold value always converges towards the midpoint of the two average values, which is an optimal point. As the target object part increases further, the point of convergence moves towards the target object mean value until its threshold value for convergence, for an image which consists entirely of target objects, is at the mean value of the target object distribution.

Fig. 7 åskådliggör det allmänna fallet för en scen, som be- står av ett målobjekt, vilket är överlagrat på hakgrund, varvid målobjekts- och bakgrundsfördelningarna inte nödvändigtvis är gaus- siska.Fig. 7 illustrates the general case of a scene, which consists of a target object, which is superimposed on a chin base, whereby the target object and background distributions are not necessarily Gaussian.

Kurvan "a" i fig. 7 åskådliggör det generella beteendet för medelvärdet (utmed y-axeln) av målobjektutsignalerna från integra» torn 5 allt eftersom gråtröskelvärdet S (utmed x-axeln) från trös- kelvärdesbildaren 6 varierar. Kurvan "b" i fig. 7 åskådliggör be- teendet av medelvärdet för bakgrundssignalerna från integratorn A allt eftersom gråtröskelvärdet S från tröskelvärdesbildaren 6 vari- erar. Kurvan "c", vilken ligger utmed mittpunkterna mellan kurvorna "a" och "b", utgör det medelvärde, som representeras av tröskelvär- dessignalen S från tröskelvärdesbildaren 6.The curve "a" in Fig. 7 illustrates the general behavior of the mean value (along the y-axis) of the target object output signals from the integrator 5 as the gray threshold value S (along the x-axis) from the threshold value generator 6 varies. The curve "b" in Fig. 7 illustrates the behavior of the average value of the background signals from the integrator A as the gray threshold value S from the threshold value generator 6 varies. The curve "c", which lies along the midpoints between the curves "a" and "b", constitutes the average value represented by the threshold value signal S from the threshold value generator 6.

Konvergens för den beräknade tröskelvärdessignalen till värdet vid punkt P, där linjen y = x träffar kurvan "c", kan åskådliggöras under hänvisning till fig. 7.Convergence of the calculated threshold signal to the value at point P, where the line y = x hits the curve "c", can be illustrated with reference to Fig. 7.

Om x sålunda representerar en första approximation av tröskel- signalvärdet S ser man av fig. 7 att det resulterande värdet av me- delintensitetutsignalen från tröskelvärdesbildaren 6 utgör värdet yl (y-värdet av korsningen med kurvan "c" yl är detsamma som värdet xg, eftersom x = x2 vid korsningen mellan linjerna y = yl och y = x. X2 är därför värdet av tröskelvärdesut- signalen från tröskelvärdesbildaren 6 efter en cykel, scm börjar med och linjen x = xl). Värdet ett tröskelvärde X1. I den följande cykeln ger då X2 upphov till y2, som är motsvarigheten till xx etc. Iterationerna konvergerar därför till punkt P.Thus, if x represents a first approximation of the threshold signal value S, it can be seen from Fig. 7 that the resulting value of the average intensity output signal from the threshold generator 6 is the value y1 (the y-value of the intersection with the curve "c" y1 is the same as the value xg, since x = x2 at the intersection between the lines y = y1 and y = x. X2 is therefore the value of the threshold output signal from the threshold generator 6 after a cycle, scm starts with and the line x = x1). The value a threshold value X1. In the following cycle, X2 then gives rise to y2, which is the equivalent of xx, etc. The iterations therefore converge to point P.

Diskriminatorn enligt fig. l innefattar vidare en manuellt manövrerbar spak 20, som styr läget för de korsade markeringsiinﬁer- na 16 på skärmen 9 och bestämmer läget (markerat med streckafe lix- jer på ritningen) av den av kameran l betraktade scenen, från vil» ken bilddata behandlas.The discriminator according to Fig. 1 further comprises a manually operable lever 20, which controls the position of the crossed markings 16 on the screen 9 and determines the position (marked with dashed lines in the drawing) of the scene viewed by the camera 1, from which » image data is processed.

En mittpunkts-beräkningskrets 15 møttager tvånivåbilddata 10 15 20 ”som definieras av generatorn 8. En målportgenerator lb 7309590-a 6 från maskgeneratorn 8 och bestämmer mittpunkten av det målobjekt, lokaliserar målobjeketets mittpunkt som därefter är startpunkt för fyra portar, som expanderar utåt från mittpunkten till dess målobjekets konturer har lokaliserats. Målobjektkonturerna, såsom de indikeras av por- tarna, utnyttjas därefter såsom insignal till ett målfelastríngs- organ 15, som beräknar förskjutningen i målobjketets läge. Förskjut- ningen utnyttjas såsom en felsignal för en servoslinga 12, vilken styr TV-kamerans läge, så att rörliga mål kan följas.A center point calculation circuit 15 receives two level image data 10 15 20 "defined by the generator 8. A target gate generator 1b 7309590-a 6 from the mask generator 8 and determines the center point of the target object, locates the center point of the target object which is then the starting point of four gates until the contours of the target object have been located. The target object contours, as indicated by the gates, are then used as an input signal to a target faulting means 15, which calculates the displacement in the position of the target object. The offset is used as an error signal for a servo loop 12, which controls the position of the TV camera, so that moving targets can be followed.

Det torde inses att föreliggande uppfinning tillhandahåller medel för åstadkommande av en bild av ett vitt mâlobjekt på en svart bakgrund oavsett om målobjektet är ljusare eller mörkare än dess bakgrund, vilket förenklar de kretsar, som erfordras för mål- konturdetektering och mittpunktbestämning.It will be appreciated that the present invention provides means for producing an image of a white target object on a black background whether the target object is lighter or darker than its background, which simplifies the circuits required for target contour detection and center determination.

Man har för målobjektdiskrimineríng funnit att tre successiva masker alstrade per iterativ process ger acceptabel diskriminering¿ Alstringen av fyra eller flera masker per iterativ process kan er- fordras vid andra tillämpningar. Efter flera cykler eller iterativa steg konvergerar det beräknade tröskelvärdet. güppfinningen kan även utnyttjas inom andra områden än diskri- minering av rörliga målobjekt, såsom exempelvis vid förstoring av fingeravtryck och handstilar.For target object discrimination, it has been found that three successive masks generated per iterative process provide acceptable discrimination¿ The generation of four or more masks per iterative process may be required in other applications. After several cycles or iterative steps, the calculated threshold value converges. The invention can also be used in areas other than discrimination of moving target objects, such as, for example, in enlarging fingerprints and handwriting.

Claims

'7809590-8 7 Patent claims

An image discriminator characterized by means (1, 2) for generating and storing digital image data relating to an object and its background by selecting means (3, 8, 10) for cyclically dividing said image data into two groups of data, one of which corresponds to the object and the other to the background, and by data integration and averaging means (H, 5, 6) for determining the average of integrated groups of said data and using the average as a threshold value ( S) for deriving two-level object and background data from said image data, said selecting means being arranged to divide data into object and background data during each cycle first in accordance with predetermined background data and then in accordance with successive two-level images.

Image discriminator according to claim 1, characterized in that each cycle comprises generating three successive two-level images.

An image discriminator according to claim 1, characterized in that said predetermined background data is derived from a batch or portions of the image of the object and its background. H. Image discriminator according to claim 3, characterized in that said portions constitute corner portions (P) of a rectangular image.