Алгоритм -> Фильтрация растра (бликиб шумы)

← →
AlexRush © (2004-05-14 14:47) [0]

Всем доброго времени суток!
Захватываю изображение с среднепоршивой Веб-камеры. Дальнейшая его судьба - распознавание образа объекта. Объекты котнрастируют с фоном на уровне черный-белый (и наоборот). Изображение изрядно зашумлено - желательно фильтровать, но не обяз. Главная проблема - блики. Белые блики на церных объектах - при распознавании объекты получаются с "дырками" - что очень-очень плохо.
Собственно вопрос - алгоритмы антибликовой фильтраци. Кто сталкивался - помогите плз.
Спасибо за внимание.

← →
MsShtaer (2004-05-14 23:15) [1]

Изображение надо обрабатывать только цветное. Тогда проблем не будет

← →
AlexRush © (2004-05-15 11:38) [2]

2 MsShtaer: Эта мысль тоже меня посещала, хотя конкретных идей у меня нет. Можно поподробнее ?

← →
MsShtaer (2004-05-15 12:01) [3]

Ок. В кореле есть эфферк(названия не помню, поищи сам) который показывает места где происходит резкай смена цвета эти местна и есть контуры объектов. При правильной настройке белый цвет на небольших площедях игнорируется.

Это, конечно, гут, но как я могу это использовать ? Не дебажеть же корел со всеми ея плагинами ?

>MsShtaer (15.05.04 12:01) [3]
>В кореле есть эфферк

Шутник ты :))) Не будет же он с корелом сидеть и в рилтайме картнки камерные править :)))

>AlexRush © (15.05.04 12:31) [4]

Можно это дело скорректировать.
Например, если известны хотябы грубо размеры объекта относительно размеров картинки - скажем отношение площади черного объекта к площади всего изображения - порог.
1. Найдешь на картинке контуры объектов - получится скажем один контур твоего черного объекта и много контуров бликов.
2. Посчитаешь площади каждого объекта. У бликов площади будут гораздо меньше нашего порога. Зальешь их черным и все.

Другой способ - сделать пирамидальное преобразование, т.е. укрупнить пикселы. Берешь квадрат 8х8 пикселей и считаешь количество черных и белых в нем - если черных больше, то "крупный" пиксел будет черным. И так всю картинку. На выходе получишь меньшее изображение с меньшим количеством бликов, точнее блики могут даже перейти в разряд "обычного" шума с которым легко бороться. Его можно обрабатывать другими способами или снова применить пирамидальное преобразование - в итоге получишь свой объект, но на картинке с меньшим разрешением - соответсвенно с какой-то погрешностью в расположении объекта.

Еще способ - для выделения "больших" площадных объектов применяются статистические методы (поиск центра масс и т.п.), а для отсеивания мелких зальешь найденный большой объект.

Алгоритм -> Фильтрация растра (бликиб шумы) Найти похожие ветки