Odkrivanje objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju s pomočjo prostorsko-frekvenčne analize in elastične poravnave slik

slovenski

doktorska dela

2010

3D rekonstrukcija   afina transformacija   analiza 3D oblik   analiza tekstur   Disertacije   geometrija več pogledov   korespondenčne točke   poravnava slik   Predmeti   Prepoznavanje   segmentacija slik

Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko računalništvo in informatiko

V doktorski disertaciji opisujemo nov način odkrivanja objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju. Postopek se začne v slikovnem prostoru s posameznimi slikami iste opazovane scene. Upošteva uveljavljene rešitve, kot so predobdelava slik s klasičnimi prijemi za izboljšanje kontrasta, odpravljanje različnih osvetljenosti in odstranjevanje šuma ter pragovna barvna segmentacija slik, ki upošteva znane barvne lastnosti iskanih objektov. Osrednja prispevka disertacije pomenita izpopolnjeno odkrivanje objektov z nepravilnimi oblikami in razširjata analizo tekstur v frekvenčnem prostoru ter3D rekonstrukcijo s pomočjo geometrije več pogledov. Teksturno analizo izvedemo z 2D prostorsko-frekvenčnim pristopom oziroma z 2D Wigner-Villeovo predstavitvijo. Z njo poiščemo območja podobnih frekvenčnih karakteristik, ki enolično določajo teksture iskanih objektov. Kadar so objekti delno zakriti ali imajo podobne barvne lastnosti kot ozadje, tudi analiza tekstur ni dovolj občutljiva. Da bi izboljšali robustnost, smo v postopku odkrivanja uporabili več slik iste scene in izsledke z geometrijo več pogledov. Bistvena novost te razširitve je določanje korespondenčnih točk, na katerih temelji 3D rekonstrukcija opazovane scene. Rekonstrukcija mora biti tako detaljna, da so nepravilne prostorske oblike zanesljivo razpoznavne in da jih lahko uporabimo pri končnem potrjevanju iskanih objektov. Ustrezno gostoto korespondenčnih točk dosežemo tako, da pare posnetkov elastično poravnamo in iz parametrov za poravnavo oziroma iz deformacijskih matrik izračunamo ujemanje slikovnih točk.Med njimi izberemo čim večje število dobro ujemajočih se parov, za kar smo uvedli tudi posebno mero zanesljivosti. Izbrane pare uporabimo kot korespondenčne točke v 3D rekonstrukciji opazovane scene. Končno odločitev o najdenih objektih sprejmemo s povezovanjem informacij, pridobljenih v prostorsko-frekvenčnih predstavitvah in njihovih 3D rekonstruiranih oblikah. Učinkovitost razvitega razpoznavalnega postopka smo preverili z realnimi posnetki sadnih dreves. Poskuse smo zasnovali tako, da smo ugotavljali, kako se izboljša razpoznavanje plodov, če poleg znanih postopkov barvne segmentacije v slikovnem prostoru uporabimo še predlagani nadgradnji s prostorsko-frekvenčnimi značilnicami in z geometrijo več pogledov. Opazovane posnetke smo razdelili v štiri skupine: barvno ločljivi objekti (npr. rdeči plodovi, brez večjih zakrivanj), barvno ločljivi objekti z zakrivanji, barvno teže ločljivi objekti (npr. zeleni plodovi, brez večjih zakrivanj) in barvno teže ločljivi objekti z zakrivanji. Rezultati raziskave kažejo, da je uvedeni postopek za odkrivanje objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju primeren, saj dosega v povprečju 86 % natančnost določanja korespondenčnih točk, in pripomore k natančnejšemu odkrivanju objektov (plodov na sadnem drevju). Tako lahko pomembno izboljšamo dosedanjo avtomatizirano, računalniško spremljanje in napovedovanje pridelka v sadjarstvu.

07.08.2023