IMFORMATICA 4/1979 RACUMALiSJlSKD VID: OBRAVMAVA VIZUALMIH 1 W FORMAC]J JW AMALIZA SLIK ŠPEGEL UD K: 681.3 : 00732 IMSTITUT JOŽEF STEPAM, LJUBLMMA V eUnku jo ooenjonih nokaj olgoritiaov In raotod tor podan proglod loorijo raeuRaln iflkaeo vido. Poudarek jo na proeosiranju viiualno inforoacijo in na analisl acano. eaprav jo roeunalnifflt 1 vid samostojno podroffja« no v ladnjlh lotih pospoflono rasvija prodvsoo kot najnploflnoji?i sonzor into I igontnih robotskih aistoiaov. COMPUTER VISIONI In the articlo soao algorilhas and oothods oro aontionod and an ovoroiov o? Computer vision theory is yiven. Tho oophaais is on visual inforoation procoscing and on scono analysiB. Thou0ti ttia oooputor vision is an indopandant fiold« his fost proetoBS in last 7QO years is naJa as most general sansor for intolligont robot syBtQi!ig. 1. Uvod Pri eioVoku JQ gleda ki ji ni aa^odo p skrbno introspekoi jo sprojamajo naSa oKi podlagi nje izobli procoj l<'orakov Navrofiziologija ve S iviin i col i ci« a lo kontaktirajo . med sprominjanju in zapi JQ bistveno za glodanja. BioloBki prohoGipleksoni da aiaulirati. nje neposred riti do konc HQ\i informa in podoboi kujojo motiga zavit ih marsikaj o malo o tom« seboj pci sovanju info razumevanj o sistoo g bi ga b na iskuilnjai s Ss tako C i joi ki jo kisi jo na nI« jo So v . moglo. indiv idualn i kako colico prenašanju« riiiacijei kar probloaov lodanja jo ilo mogoče tehnike)! igrajo pri raBunalniSkoo aledonju lo oaojono vlogo. . Raeunalnitiki vid ja trd oreh. V literaturi jo mogoCe zaslediti vrsto Stankovi ki so problemsko orientirani in opisujejo različno algoritmet motodo in tehnike« ki so uporabno ob dolotienih predpostavkahi ni pa ocgoSo najti delai ki bi n^dil celovit proglod in analizo ge znanih postopkov ali pa skuhal utomoljiti teorijo računalniškega vida. Naloga sistoma za raCunalniSko glodanja jo« da opiSe tisto kar vidi. Vhod jo ona ali veO sliki ki jih določajo dvodimenzionalna polja vrednosti (obiet,ov. Siobo lahko ' trdimo« da ukvarjajo s konkretnimi se viSji nivoji ukvarja abstrakcijami. .Podatkov n je ogromna množina. te analiziramo« uporabimo d je bodisi sploSno in opi dejstva bodisi posebno in o sceni« lahko obCutno podatkov za opis predmetov nižjih na viSje nivoje. S potrebne raCunalniSke pridobimo na Času ra pomembno« ker morajo bi računalniškem gledanju realnem easu. Analiza sceno se n podatk i jo s a spod pr i s oloCeno su j e s opisuj zmanjS pri p tem ze kapi Cutian ja t i re Cesto ižj i « me s i.mbo njih ceni« zna ploSn e« k amo k reha j lo zrn citet k zul t a dobi n ivojj dtem ko IiCnimi n i voj ih ki jo nje« ki 0 znana ar vemo 01 itfino anju iz anjSamo e in ar je ti pri jeni v Raziskovanje analize scene jo potekalo v dveh smereh. Zaradi nerazvitih matemat iCn iVi orodij so se najprej pojavile analize enostavnih sisen« sestavljenih iz pravilnih geometriskih teles« v veČini primerov iz poliedrov. Pionirji na tem podroCju so bilii Guzman (1968)« Cloues (1971)« Huffman (1971) in kasneje Waltz (1976). Simbolni opis scene je bil podan kot (Jrtna risba ((iro jekc i ja) teles v sploSni legi. Rezultat analizo scene pa je bila lista« iz katere je bila vidna pripadnost povrSin lirtne slike posameznim predmetom scene. Iz željo po analizi realnih scen« za katera poliedrska aproksinacija ne zadoSCa« se je razvil opis s tako imenovanimi posplošenimi valji« .na katere je prvi opozoril Binford (1971) . Marr (1979) v svojem preglednem Članku ne omenja anlize sceno« ampak govori o kontni fazi procesiranja vizualne informacije. ffrtni sUkl odgovarja dvo in pol diraonzionalno skica« opisu teles pa. tri diaenz ionalno pr^edst av i tev. Konena faza procesiranja vizualne informacije ima nalogo« da s poraotfjo informaci.je o legi in položaju povrSin« katerih opis je odvisen od mosta opazovanja« preidemo na opis« ki ni odvisen od opazovalisea In Je z njegovo pomofijo raogotfe prepoznavati oblike predmetov iz razlifinih oddaljenosti in pod različnimi koti. SrediSHe koordinatnega sistema sa pri tem premakne od opazovalca k predmetu. Lahko je opaziti« da vsebujejo slike velik del informacije o tridimenzionalni naravi njenih povrSin. Horn (1975) pokaže« kako je mogoCe razviti diferencialne enatibe o osvetljenosti slike tako« da lahko iz gradienta osenCenja ugotovimo obliko predmetovih povrSin« «G poznamo njihovo odbojno funkcijo. 3.1 Dvo in pol dimenzionalna skica Velikokrat je koristno upoštevati podatke dobljene iz veC virov hkratii iz stareo slik« iz analize gibanja« barve in osenConja ter jii« kontainirati. Predstavitev« ki eksplicitno kaže obliko in orientacijo povrSin imenujemo dvo in pol dimenzionalna skica (Slika 2). Orientacijo povrSin predstavljajo puBBice« ki pokrivajo sliko. Dolžina puStice je sorazmerna nagnjenosti ravnine v tisti toBki glede na os opazovanja. „-; I I I t 1 -i..'---.... :-1 ...U • "•>••• ,<.... / 1 \....%. ••<' • Dvo In pol dimenzionalna skica Slika 2 Cilj to faze procesiranja vizualne informacije je odkriti« kakSnc so orientacije povrSin na sliki« kateri obrisi v osnovni skici odgovarjajo nozveznostim povrSIn v dvo in pol dimenzionalni skici In kateri obrisi manjkajo v osnovni skici In jih jo treba vstaviti v dvo in pol dimenzionalno skico tako« da je zadoSCono zakonom tri dimenzlonalnega prostora. 3.2 Tri dimenzionalna predstavitev Pri tri dimenzionalni predstavitvi predaotov nas zanima pradvsemt - masno te£iSCe - povrffina« volumen in razsežnost - rotacijsko in zrcalne s Imotrijske osi. Zato jo ugodno« Ca ja opis predraetov prostorski ter v koordinatnem sistamui ki jo za opis naraven. Tem zahtevam so približamo z opisom s posplošenimi valji (Slika 3). Posplošeni valj (Binford 1971) jo ploskev« ki jo oplffa zaključena ravninska krivulja pri tem« ko ravnina te krivulje potujo vzdolž neko osi. Krivulja ni nujno« do jo kr-og in oc ni nujno« ds je promica. Krivulja 33 se lahko vzdol« osi spreminja, daf ohranja podobnost. /endar tako Nekaj primerov posplošenih valjev Slika 3 Zahtevnejši predmeti so lahko sestavljeni ii vett razUBnih posploBenih valjev. 3.3 Klasifikacija spojiSB Guzfflan (1968) j« napisal programi ki ugotavljat kateri predmeti v obliki poUedrov sestavljajo sceno. Predmeti se lahko dotikajo drug drugega ter deloma prekrivajo. Simbolni opis scene predstavljajo spojiSffai linije in ploskve. Simbolni opis odgovarj a dvo difflenzionalni Črtni sliki. Razmerja med dvo dimenzionalno Brtno sliko, in tri dimenzionalno sceno so naslednja« - loUimo dve vrsti spojiKtfi tistai ki pripadajo ogliSffem predmetov na sceni in tistai ki BO posledica delnega zakrivanja robov - Črte pripadajo vidnim ali deloma vidnim robovom teles - povrBine. pripadajo vidnim ali deloma vidnim ploskvam teles- Najve« informacije o temi katere ploskve pripadajo istim in katere ploskve pripadajo sosednjim telesomi dot>ifflo iz spoji&tt. L T PUSelCA PSI VILICE K Znak <^^ oznaBuJe pripadnost dveh ravnin istemu telesu Nekaj osnovnih tipov spojiJ^Ci Stika 4 (TELO •"--; e robove oznaBimo z znakom (+) plus' vidni obe stiBni ploskvii Be pa je d ena ploskev, pa Sovorimo o „ robu in ga oznaCimo z "^^om (-) Puseica je usmerjena tako, da e na idna, na levi pa P^*'''''^^ = !*^^ ee se premikamo v smeri puSBice. označevanja v skladu z omenjenimi je na siiki 6. OznaBevanje robov Slika 6 *tevilo vseh kombinacij je precej veBje od Števila dejansko moJinih kombinacij razliffno oznaBenih Crt. Primeri možnih kombinacij za nekatera spojiS«a so na sliki 7. , Vidimo, da so na primer pri vilicah možne Le 3 od skupno 81 kombinacij. - > > > > •> > PUŠČICA VILICE F V > ^ MoJIne kombinacije oznaCitev za nekatera spoj iSBa SI ika 7 Pr-imer triedt-ske scene Slika 3 Rezultat, ki ga da program kot opis scene na sliki 3 je« S pomoBJo informacije o tipih robov, ki se stekajo v spoJiSBa je mogoBe reBiti primere, v katerih je bil 6uzmanov program nemoBen. Analizirati je namred mogoBe tudi telesa z odprtinami in vdolbinami. 34 Hofno so 30 nadaljnje raz3tritvQ in izboljšave označevalnih taetod in izloijevanje noiaogo<^i(? kombinacij označenih firt v spoj iseih. Haitz (1976) razvije algoritem« ki upofiteva osentfenje scsnsi s Ciraer pa se precej povetfa število moSnih kombinacij različnih označitev. >>. Uporaba raGunalniSkega vida Pri raCunalniSkei!) vidu imamo opravka s. prenosom in obdelavo velike mnoifine informacije. Informacijo sprejmemo s pometajo, TV kamere tor pošljemo preko A/O vmesnika v računalniki kjer jo obdelamo takoi da iz nje izluSCimo opis« ki ija lahko potea koristno uporabimo. Najpogosteje uporabljamo računalniški vid v industriji bodisi samostojno« bodisi kot dopolnilo inteligentnemu robotskemu sistemu. Nekaj prioerov uporabe robotov opremljenih s TV kamero! - pobiranje različnih predmetov s tekoCega traku in polaganje na doloCeno mesto (sortiranje« pakiranje« itd.) - zajemanje razliCnih predmetov s kupa in polaganje na doloCeno mesto (sortiranje« pakiranje« podajanje stroju« itd.) r barvanje na tekoGem traku obeSenih predmetov - obloCno varjenje vpetih predmetov - vrtanje ploSGic tiskanih vezij Siste za orien slike znaB i s imet siste Našle in nj masno predm doloC prods legi robot m za i zraC t i ran i I spr Inost i r i jske i de dn j i k ihove sre eta gl i mo t avlja i n o u ustr gled un' h op e j et e ko os i ntif i orak orien diHCo ede n v mo s i r ient ezno. anje s plosk isov preko t so in C ira je do tac i j e « or a osno uCni stemu. aoi j i akc i jo estavlja ovno al predmetov TV kamer I povrg ukrivljeno predmete« loCitev I . Lego do ientaci jo vno orient fazi« Podatki predmeta niz programov i lin ijsko na, podlagi e . ' S poffloifjo Ina« obseg« st predmeta« ki j ifi vidi. ege predmetov loCa običajno pa zasuk ao i Jo« ki jo ko predmet o ident i tet i« sproti jo pri Uporaba računalniškega vida v industriji ni nujno vezana na robotski sistom. Nekatere samostojne aplikacije so: - analiza in kontrola velikosti predmetov« - analiza in kontrola površinskih lastnosti predmetov! barve« gladkosti« homogenosti« itd. RaCunalniSki vid uporablja tudi medicina« vojska in uprava javne varnosti. ' Uporaba v medicini! - analiza celičnega tkiva - analiza krvne slike - analiza roantgenske slike Uporaba v vojaSke namenei - analiza zraCnth posnetkov - odkrivanje maskiranih objektov ~ or-i en t iran j e na nepoznanem ter-enu Uporaba pri UJVi - analiza prstniti odtisov - analiza in kontrola prometa Zanimivo . x.n kgr-istne .p.a_ s_o_ tudi druge aplikacije, raCunainifikega vida) - v meteorologiji pri napovedovanju vremena - v astronavtiki pri vodenju vesoljskih voz i I - v ekologiji pri doloBanju onesnaženosti voda ,, . - v optiCni analizi tekstov« itd. Računalniški vid je v zadnjih lotih skokovito napredoval predvsem zaradi razvoja te)inologi'je mikroprocesorjev in TV kamor« ter pocenitve digitalnega spomina na trSiseu. Vse kaSe« da se bo dinamiBni razvoj nadaljeval tudi v prihodnosti. 3. Literatura 1. Bacjsy R. (1972) Computer Identification of the Toxlured Visual Scenos. Stanford Al Lab Hemo ISO. 2. Binford T. 0. (1971) Visual Perception by Computer. Pr-esented to the IEEE Conference of Systeras and Control« M i ami o Cloues n. Art if i C i al pp 79-116 B. (1971) On Sesing Things« Inteligence Journal 2« 4. Suzman A. (1968) Oecoraposit ion of Vicual Scene into Three Oimensional Bodios« AFIPS proceadings of the Fall Joint Computer Conference 33« pp 291-304 3. 6erskowitz A.« Binford T. (1970) On Boundary Detection« MIT Al Lab Msno 183 6. Horn B. K. P. (1973) Obtaining Shope froffl Shading Information« PEychology of Computer Vision« \ Ed. P. H. Hinston« HoSrau-Hill« Neu York pp 115-155 7. Horn B. K. P. (1976) Vision« Pr-ocaedings of AISB/Gl Conference. on Artificial Intel I igence « Hambur-gi pp 147-163 a. Huffman 0. (1971) Impossiblo Objects as Nonsence Sentences« Kachino Intelligence 6« Edinburgh University Press« Edinbur-gii 9. Harr 0.« Poggio T.« Palm 6. (1977) Analysis of the a Cooporativo Stereo Algorithm« Biological Cybernotics 28« pp 223-239 10. Marr D. (1973) Early Prooossin? Visual Information« I1IT Al demo 340 of 11. Marr 0. (1979) Visual Information Procossingi IJCAI 79 pp 1108-1126 12. Roborts L. (1963) Hachino Porooption of Throo Oimensional Solids« Tech. l?.eport 315. MIT Lincoln Lab 13. UUman S. (1979) Tho Into.rpiet at ion of Struoture froui Motion« ProooQdinys of Royal Socioty London 14. Maltz 0. (1976) Automata Theoretical Approacii to tho Visual Information -Prooossing« Ed. Voh R. T. in Appliod Computation Thaoryi Pr-ent i co-Kal I Inc.« Englouood Cliffs« pp 468-329 13. Ward M. R.« Rossol L.« Hollond S. W. (1979) CONSISHTi A Praolicol Vision-Basod Robot Suidonco SyBtem« 9-th International Confaronco on Inductrial Robot Technology« Uashington D.C« pp 193-211 16. Minston P. H. (1977) Artficial Intelligence« Addison-WoslQy Publishing Company< Roading J