Выделение волокон на исходном изображении

3.3 Выделение волокон на исходном изображении

Операция выделения волокон позволяет окрасить одним цветом все точки, имеющие цвет фона и близкие к ним по цвету. Таким образом, в итоге на изображении должны остаться лишь те объекты, которые фону не принадлежали. Данная операция основана на обработке информации, хранящейся в построенной ранее гистограмме цветности.

Гистограмма цветности (Hue) содержит данные о количественном содержании пикселов каждого цвета на обрабатываемой картинке. Таким образом, можно используя гистограмму цветности получить информацию о том, объекты каких цветов содержатся на изображении. Объект, окрашенный заданным цветом, будет представлен на ней в виде пика с максимумом, соответствующим значению необходимого цвета либо близким к нему в случае если объект имеет цвет немного отличающийся от задаваемого. Т.к. на обрабатываемых изображениях изображено небольшое количество волокон на некотором фоне, то, следовательно, наибольшее количество пикселов на изображении будет окрашено именно цветом фона. Исходя из данных соображений, можно сделать вывод о том, что самый большой пик будет соответствовать именно цвету фона, а остальные – объектам, которые нам необходимо выделить для дальнейшей обработки. На рис. 3.4 видно, что самый большой пик соответствует фону, а остальные небольшие пики – текстильным волокнам и другим объектам.

Используя этот факт можно осуществить выделение объектов на исходных фотографиях. Для осуществления выделения необходимо экспериментально подобрав диапазон цвета, которому принадлежит фон, исключить этот диапазон из дальнейшего рассмотрения (приравнять к нулю количество точек заданного цвета). Диапазон цвета выбирается оператором таким образом, чтобы выделяемый объем изображения максимально соответствовал фону, и не терялась информация о содержащихся элементах.

Рис 3.4. Гистограмма цветности до выделения фона

Диапазон цвета выбирается оператором таким образом, чтобы выделяемый по его выбору цветом объем изображения максимально соответствовал фону, и не терялась информация о содержащихся элементах. На рис. 3.5 видно, что после выделения фона соответствующий пик исчез, а оставшиеся соответствуют объектам, которые содержались на изображении. Причем в конкретном случае, скорее всего на изображении остался один объект средней длины, для которого Hue » 62 и несколько мелких объектов различных цветов, которые, видимо, являются помехой фона. Для наглядности на исходном изображении пикселы принадлежащие фону можно окрасить в один цвет, например в белый. При этом на изображении останутся объекты, которые отличались по цвету от цвета фона. Объекты могут иметь самую разнообразную форму, т. к. исходя из специфики анализируемых изображений, на фотографиях имеют место не только объекты большой длины, но и мельчайшие фрагменты продуктов текстильного производства, пыль и прочие сопутствующие частицы. Кроме того, возможно проявление дефектов, полученных в результате изготовления фотографий.

Рис 3.5. Гистограмма цветности после выделения фона

Задача выделения на изображении волокон сводится к выбору точек, которые отличаются от фона по некоторому критерию. Одним из таких критериев может служить цвет точки. В этом случае, анализируя цвет пиксела изображения можно используя погрешность, которая задается оператором, выделить точки, цвет которых отличается от фона. Дальнейший анализ можно производить только для полученных элементов на изображении, т.е. не учитывая фон. Проведенное выделение не только упрощает весь дальнейший процесс обработки, но и может быть использовано для проведения экспертизы в случае, когда необходимо анализировать не волокна какого-либо конкретного цвета, а всю совокупность объектов изображения. Но не всегда выделение волокон происходит эффективно, если используется только анализ цвета волокна. В ряде случаев волокно может мало отличаться по цвету от фона на малую величину и при анализе только цветности это может привести к ошибке выделения волокна, т.е. оно не будет выделено. Поэтому необходимо анализировать насыщенность. Это позволит, например, на розовом фоне выделить слабо окрашенные красные элементы.

Полученное в результате выделения изображение сохраняется в файле name_f.bmp, где name.bmp – имя исходного изображения.

3.4 Выделение объектов заданного цвета

Изображение с выделенными на нем волокнами может быть подвергнуто дальнейшему преобразованию с целью нахождения волокон заданного цвета. Данная операция может и не производиться, если нет необходимости в поиске волокон конкретного цвета, а необходимо лишь получить общую картину содержания объектов либо их расположения. Для произведения выделения необходимо используя главное меню выбрать файл *_f.bmp для произведения с ним дальнейших манипуляций. Если будет выбрано изображение, на котором еще не выделены текстильные волокна, то пользователю будет предложено предварительно произвести выделение. Далее, после выбора операции “Поиск точек заданного цвета”, производится проход по всей картинке с целью определения пикселов необходимого, с учетом вводимой погрешности и насыщенности, цвета. Результат сохраняется в файле name_i.bmp и его содержимое можно росмотреть любой программой просмотра, поддерживающей данный графический формат.

Похожие работы

Исследование зависимости прочности клеевых соединений от технологических параметров склеивания при изготовлении верхней одежды

Скачать

156177

16

28

... обеспечению развития экономики, а с другой - осуществлению гарантий прав человека в сфере труда. В лаборатории производятся исследования зависимости прочности клеевых соединений от технологических параметров склеивания при изготовлении верхней одежды. При исследовании используются электромеханическое оборудование. По степени опасности поражения людей электрическим током в окружающей среде, ...

Криминалистика

Скачать

437400

0

0

... о следах", Л.1986 г. 4. И.Е.Зуева "Обнаружение, фиксация и изъятие следов" М.1969 г. 5. Ю.Торвальд "Сто лет криминалистики" М.1975 г. -------------------------------------------------------¬ ¦ I. История развития криминалистической идентификации.¦ L------------------------------------------------------- Основоположенником криминалистической идентификации является Альфонсо ...

Следы применения холодного оружия

Скачать

162267

0

0

... следствии. Назначая экспертизу, суд решает также вопрос о целесообразности присутствия при проведении экспертизы судей и участников процесса. 3.2. Значение информации о следах применения холодного оружия в судебной практике Рассматривая процессуальные, организационные и методические проблемы судебной экспертизы, нельзя обойти вниманием и такой важный вопрос, как ...

Криминалистика и компьютерные технологии

Скачать

114715

0

0

... путем, но и с помощью различных оптических приборов специальной конструкции.19 Такое положение подтверждено практикой и временем. Осуществление криминалистической идентификации с использованием компьютерных технологий предполагает работу не с обычными фотографическими изображениями объектов, а с их электронными копиями, ставя осуществление данных методов на качественно новый уровень. Далее ...