 |
|
Системи комп'ютерного зору.
Реалізація систем комп'ютерного зору сильно залежить від сфери їх застосування. Деякі системи є автономними і вирішують специфічні проблеми детектування і вимірювання, тоді як інші системи становлять підсистеми більш великих систем, які, наприклад, можуть містити підсистеми контролю за механічними маніпуляторами, планування, інформаційні бази даних, інтерфейси людина-машина і т. д . Реалізація систем комп'ютерного зору також залежить від того, чи є її функціональність заздалегідь визначеної або деякі її частини можуть бути вивчені і модифіковані в процесі роботи. Однак, існують функції, типові для багатьох систем комп'ютерного зору.
Отримання зображень. Цифрові зображення виходять від одного або декількох датчиків зображення, які крім різних типів світлочутливих камер включають датчики відстані, радари, ультразвукові камери і т. д. В залежності від типу датчика, від якого надходять дані можуть бути звичайним 2d зображенням, 3d зображенням або послідовністю зображень (відеопотік). Значення пікселів зазвичай відповідають інтенсивності світла в одній або декількох спектральних смугах (кольорові або зображення у відтінках сірого), але можуть бути пов'язані з різними фізичними вимірами, такими як глибина, поглинання або віддзеркалення звукових чи електромагнітних хвиль, або ядерним магнітним резонансом.
Попередня обробка. Перед тим, як методи комп'ютерного зору можуть бути застосовані до відеоданих з тим, щоб отримати певну частку інформації, необхідно обробити відеодані, з тим щоб вони задовольняли деяким умовам, в залежності від використовуваного методу. Прикладами є:
– повторна вибірка з тим, щоб переконатися, що координатна система зображення вірна;
– видалення шуму таким чином, щоб видалити спотворення, внесені датчиком;
– поліпшення контрастності, для того, щоб потрібна інформація могла бути виявлена із загального зображення;
– масштабування для кращого розрізнення структур на зображенні.
Виділення деталей. Деталі зображення різного рівня складності виділяються з відеоданих. Типовими прикладами таких деталей є:
– лінії, межі та кромки;
– локалізовані точки цікавості (інтересу), такі як кути, краплі або точки: більш складні деталі можуть ставитися до структури, формі або руху.
Детектування/сегментація. На певному етапі обробки приймається рішення про те, які точки або ділянки зображення є важливими для подальшої обробки. Прикладами є:
– виділення певного набору точок, які цікавлять;
– сегментація одного або декількох ділянок зображення, які містять характерний об'єкт.
Високорівнева обробка. На цьому етапі вхідні дані зазвичай являють невеликий набір даних, наприклад набір точок або ділянку зображення, в якому імовірно знаходиться певний об'єкт. Прикладами є:
– перевірка того, що дані задовольняють умови, що залежать від методу та застосування;
– оцінка характерних параметрів, таких як положення або розмір об'єкта;
– класифікація виявленого об'єкта по різних категоріях.