Способ сегментации изображения



Способ сегментации изображения
Способ сегментации изображения
Способ сегментации изображения
Способ сегментации изображения
Способ сегментации изображения

 


Владельцы патента RU 2557484:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ФГБОУ ВПО ТГТУ (RU)

Изобретение относится к средствам сегментации изображения. Техническим результатом является повышение быстродействия сегментации. В способе для выделения участков изображения, содержащих движущиеся объекты, производят обнуление пикселей с одинаковыми номерами в обоих кадрах последовательно с краев изображения к центру, для каждого обнуленного пикселя измеряют добавку к межкадровой разности частотных характеристик при малых номерах p фаз, определяют номера обнуленных пикселей, при которых указанная добавка превышает установленный порог, по значениям этих номеров пикселей выделяют сегмент изображения, содержащий движущийся объект. 5 ил.

 

Изобретение относится к области сегментации изображения, а более конкретно к выделению областей изображений, содержащих движущиеся объекты.

Известен способ анализа межкадровой разности (К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли. Робототехника / М.: Мир, 1989 г., с.423-426). Он заключается в определении изменений между двумя кадрами изображения, один из которых, имеющий стационарные компоненты, содержит эталонный объект, и последующей пороговой обработке полученной разности, в результате которой выделяются пиксели изображения движущегося объекта. По полученному сегментированному изображению можно определить местонахождение и параметры движения объекта.

Недостатками данного способа являются: сложность обнаружения движения объекта и определения параметров его движения в случаях изменения освещенности в пределах границ объекта, высокого уровня шумов, особенно при низкой освещенности, при малых размерах или низком контрасте движущегося объекта.

Известен способ определения движения объекта на основе измерения межкадровых разностей частотных характеристик (Богословский А.В., Жигулина И.В., Копылов О.Е., Яковлев В.А. Определение параметров движения объекта по изображению на основе межкадровых разностей частотных характеристик // Радиотехника, 2010, №5). Он заключается в измерении частотных характеристик изображения по строкам и столбцам и дальнейшем определении их разностей. По полученным разностям возможно обнаружение движения объекта. Он предполагает автоматическое определение движения объекта относительно неподвижного фона при хорошем освещении и высоком уровне контраста движущегося объекта (низком уровне шума).

Недостатком данного способа является низкая вероятность автоматического обнаружения движения объекта в случаях высокого уровня шумов, например при низкой освещенности, малых размерах или низком контрасте движущегося объекта.

Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу является «Способ обнаружения движущихся объектов». Патент RU №2461067, 2011, G06T 7/20. Он заключается в измерении частотных характеристик изображения по строкам и столбцам и дальнейшем определении экстремальных значений двойных разностей частотных характеристик и сравнении их с полученными ранее.

Недостатком данного способа является необходимость выполнения большого количества действий, что снижает быстродействие системы в целом.

Сущность предлагаемого способа заключается в следующем:

обнаружение движущихся объектов по видеопоследовательности осуществляется при помощи изменений межкадровых разностей частотных характеристик, возникающих при обнулении одноименных пикселей в двух кадрах видеопоследовательности. Обнуление производится последовательно от краев к центру изображения. Когда обнуленный пиксель попадает на изображение объекта в одном из двух кадров, а в другом - на фон, то величины добавок близки к экстремальным значениям. Это может происходить при значениях номеров p фаз, не превышающих величину перемещения объекта в пикселях между кадрами. Поэтому номера обнуленных пикселей позволяют определить края движущегося объекта, т.е. произвести сегментацию изображения.

Техническим результатом предлагаемого способа является повышение быстродействия автоматического обнаружения движущихся объектов и определения параметров их движения за счет учета связности движущего объекта.

Указанный технический результат достигается тем, что для выделения участков изображения, содержащих движущиеся объекты, производят обнуление пикселей с одинаковыми номерами в обоих кадрах последовательно с краев изображения к центру, для каждого обнуленного пикселя измеряют добавку к межкадровой разности частотных характеристик при малых номерах p фаз, определяют номера обнуленных пикселей, при которых добавка по абсолютной величине превышает установленный порог, по значениям этих номеров пикселей выделяют сегмент изображения, содержащий движущийся объект; после этого процесс сегментирования запускают снова для изображения, которое не содержит выделенную область.

Способ может быть реализован следующей последовательностью действий:

- в память записываются два кадра видеопоследовательности, происходит выборка по строкам (столбцам) (см. Андреев А.Л. Автоматизированные телевизионные системы наблюдения. Часть 1 / СПб.: СПбГУИТМО, 2005, с.14-17);

- в строках (столбцах) первого и второго кадров обнуляются пиксели с одинаковыми номерами, обнуление производится последовательно, начиная с краев строк (столбцов) к их центру;

- для каждого обнуления производится измерение добавки к межкадровым частотным разностям при малых значениях номеров p фаз;

- значения добавок запоминаются и сравниваются с положительным и отрицательным порогами;

- определяются номера обнуленных пикселей, при которых значения добавок по абсолютной величине превышают установленные пороги;

- по определенным номерам пикселей сегментируется область изображения, содержащая движущийся объект.

Изобретение поясняется чертежами, где:

Фиг.1 - предлагаемая структурная схема устройства реализации данного способа:

1 - формирователь видеосигнала;

2 - блок памяти;

3 - блок выборки и обнуления;

4 - блок определения добавок;

5 - блок анализа;

6 - блок хранения сегментированного изображения.

Фиг.2 - видеосигнал одноименных строк тестового изображения двух кадров, содержащих движущийся объект:

- строка содержит 101 пиксель;

- весь динамический диапазон составляет 255 ед.;

- уровень фона a=130 ед.;

- контраст объекта положительный и составляет b-a=20 ед.;

- объект движется вправо и состоит из 20 пикселей;

- левый край объекта в первом кадре соответствует пикселю с номером l=-36, а левый край объекта во втором кадре l+i=-26;

- правый край объекта соответственно r=-17 и r+i=-7.

Фиг.3 - вид добавок энергетических межкадровых частотных разностей Δ S o f f j ( p ) для фазы p=1 при последовательном обнулении одноименных пикселей обеих строк, штриховой линией показаны пороговые значения.

Фиг.4 - видеосигналы, соответствующие фиг.2, искаженные аддитивным Гауссовым шумом с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратичным отклонением σ=7.

Фиг.5 - вид добавок энергетических межкадровых частотных разностей Δ S o f f j ( p ) для фазы p=1 при видеосигнале, соответствующем фиг.4, штриховой линией показаны пороговые значения.

Осуществление изобретения можно проиллюстрировать на примере обработки двух одноименных строк кадров изображения, содержащих движущийся объект. В качестве модели ситуации на фиг.2 показаны соответствующие видеосигналы. При последовательном обнулении одноименных пикселей обеих строк межкадровые разности частотных характеристик приобретают добавки, вид которых показан на фиг.3 для фазы p=1. График содержит две ярко выраженные области:

- отрицательных добавок, они соответствуют номерам обнуленных пикселей от -37 до -26, т.е. от l-1 до l+i;

- положительных добавок для номеров обнуленных пикселей от -17 до -6, т.е. от r до r+i+1.

Экстремальные значения добавок равны ±2Δ(a+b).

При увеличении номера фазы p до (i-1)/2 области, где добавки не равны нулю, будут расширяться, при этом величина экстремальных значений не меняется. При дальнейшем увеличении p экстремальные величины уменьшаются.

При любых перемещениях и знаках контраста ненулевые добавки будут соответствовать отмеченным номерам обнуленных пикселей.

Таким образом, измеряя добавки межкадровых разностей частотных характеристик, можно определять номера пикселей, соответствующие краям движущегося объекта.

В реальности фон является неравномерным, может меняться между кадрами, как и видеосигнал, соответствующий движущемуся объекту, кроме того, возможны искажения шумами. Это вынуждает вводить двусторонний порог и выделять только те добавки, которые по абсолютной величине будут превосходить эти пороги.

На фиг.4 показаны видеосигналы, соответствующие фиг.2, искаженные аддитивным гауссовым шумом с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратичным отклонением σ=7. На фиг.5 показаны соответствующие добавки. Величина порога выбрана ±2Δa=±0,26·104. Видно, что даже при достаточно большом уровне шума возможно выделить области, соответствующие движущемуся объекту. Величина порога зависит от области применения и может либо устанавливаться заранее, либо определяться путем усреднения сигнала, соответствующего фону, по предварительно сегментированной области. Если сигнал фона соответствует середине динамического диапазона, то можно рекомендовать в качестве пороговой величины выбрать ±(40÷50)a.

После определения номеров пикселей, соответствующих движущемуся объекту в обоих кадрах, эта область, содержащая движущийся объект, отсекается и процесс сегментации повторяется снова для оставшейся части изображения.

Способ сегментации изображения, основанный на формировании видеосигнала изображения, запоминании последовательности двух кадров, принудительном обнулении пикселей изображения, измерении межкадровых частотных разностей, полученных после обнуления кадров, отличающийся тем, что для выделения участков изображения, содержащих движущиеся объекты, производят обнуление пикселей с одинаковыми номерами в обоих кадрах последовательно с краев изображения к центру, для каждого обнуленного пикселя измеряют добавку к межкадровой разности частотных характеристик при малых номерах p фаз, определяют номера обнуленных пикселей, при которых добавка по абсолютной величине превышает установленный порог, по значениям этих номеров пикселей выделяют сегмент изображения, содержащий движущийся объект; после этого процесс сегментирования запускают снова для изображения, которое не содержит выделенную область.



 

Похожие патенты:

Изобретение касается способа и устройства обеспечения помощи в подборе размера устройств при медицинском вмешательстве. Способ заключается в получении рентгеновского изображения сосуда, введении в сосуд проволочного направителя, имеющего рентгеноконтрастный кончик проволоки, получении рентгеновского изображения кончика проволоки, разбиении на сегменты кончика проволоки при его прохождении через сосуд и предоставлении информации о размерах сосуда на основе размера кончика проволоки.

Изобретение относится к системе для выделения объекта из исходного изображения, при этом упомянутый объект описан контуром. Техническим результатом является повышение точности выделения объекта на рентгенологических снимках за счет обеспечения ослабления мешающих изогнутых объектов.

Изобретение относится к области идентификации личности по рукописному тексту. Техническим результатом является повышение достоверности идентификации личности.

Изобретение относится к области микроскопического исследования ткани и клеток. Техническим результатом является повышение точности извлечение материала из объекта в области биологии, гистологии или патологии.

Изобретение относится к средствам обработки объемных изображений. Техническим результатом является уменьшение времени создания конечных изображений при выравнивании объемных секций данных изображения.

Изобретение относится к формированию 3D модели сосудов области, представляющий интерес, объекта. Техническим результатом является повышение точности формирования 3D модели сосудов области, представляющей интерес, объекта.

Изобретение относится к средствам для диагностической визуализации. Система обнаружения очагов содержит блок сегментации анатомического первого представляемого изображения области, блок обнаружения очагов высокого накопления радиоактивного индикатора по функциональному второму представляемому изображению, блок классификации области высокого накопления радиоактивного индикатора в соответствии с их положением относительно анатомических структур, блок определения накопления, который исследует сегментированные области чтобы идентифицировать нормальные и аномальные области, блок ослабления области высокого накопления радиоактивного индикатора на функциональном втором представляемом изображении на основании результатов блока классификации, при этом указанные ослабляемые области соответствуют анатомическим структурам, которые идентифицированы как нормальные, блок идентификации области высокого накопления как одно из возможного патологического изменения и отсутствия возможного патологического изменения и блок нормирования, выполненный с возможностью сравнивать метаболическую активность неослабленных областей высокой интенсивности с метаболической активностью областей, идентифицированных блоком определения накопления как нормальные.

Изобретение относится к разведению животных и, в частности, к устройствам и способам для определения оценок состояния тела (BCS) животных. Техническими результатами являются повышение точности и достоверности, а также исключение ошибок при определении количественного показателя состояния тела животного.

Изобретение относится к средствам управления камерой. Технический результат заключается в увеличении диапазона полученного изображения.

Изобретение относится к устройствам и способам обработки изображений. Техническим результатом является повышение точности определения выделения контура в объекте.

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к средствам формирования функциональных изображений. Способ содержит получение первого изображения накопления первого контрастного вещества в ткани пациента, не являющейся объектом исследования, при этом первое изображение генерируется на основе первых данных от первого средства формирования изображений, получение второго изображения накопления второго контрастного вещества в исследуемой ткани пациента и ткани пациента, не являющейся объектом исследования, при этом второе изображение генерируется на основе вторых данных от другого второго средства формирования изображений, генерирование первой маски изображения на основе первого изображения, генерирование первого изображения особенности на основе второго изображения и первой маски изображения и отображение первого изображения особенности, которое не включает в себя накопление контрастного вещества в исследуемой ткани, не накапливающей контрастное вещество. Устройство формирования изображений содержит генератор масок и блок выделения особенностей, генерирующий изображение особенности. Использование изобретения позволяет снизить ошибки при оценке результатов терапии. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к области обработки информации посредством использования результатов распознавания. Технический результат - обеспечение вывода нового результата распознавания, используя возможность повторного использования результатов вывода, полученных от множества механизмов распознавания. Устройство обработки информации содержит: средство получения результата распознавания для получения соответственных информаций результата распознавания, которые выводятся множеством механизмов распознавания, исполняющих процессы распознавания над данными цели распознавания; и средство вывода объединения результатов распознавания для вывода нового результата распознавания, полученного посредством объединения соответственных информаций результата распознавания, полученных от множества механизмов распознавания. 3 н. и 5 з.п. ф-лы, 14 ил.

Изобретение относится к способу автоматической сегментации структур мозга. Техническим результатом является повышение точности и надежности идентификации структурной атрофии после черепно-мозговой травмы. Способ содержит этапы, на которых выбирают в качестве интересующей анатомической структуры структуру мозга, являющуюся симметричной относительно срединной сагиттальной плоскости в здоровом мозге; выбирают деформируемую модель интересующей анатомической структуры, деформируемая модель образована из множества многоугольников; отображают деформируемую модель на дисплее; обнаруживают характерную точку интересующей анатомической структуры; адаптируют деформируемую модель путем перемещения каждого из многоугольников в направлении соответствующих характерных точек; идентифицируют деформации в сегментации интересующей анатомической структуры посредством идентификации срединной сагиттальной плоскости данного мозга и определения для интересующей анатомической структуры отклонений в средних значениях вершин между левой и правой полусферами данного мозга относительно срединной сагиттальной плоскости данного мозга. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к области планирования лучевой терапии. Техническим результатом является снижение лучевой нагрузки на здоровую ткань за счет того, что к идентифицированному контуру поверхности добавляют непостоянную граничную область. Способ содержит этапы, на которых идентифицируют контур поверхности по меньшей мере одного интересующего объекта в наборе многомерных данных и определяют непостоянную граничную область на основании идентифицированного контура поверхности и по меньшей мере одного из морфологии поверхности интересующего объекта и анизотропного движения поверхности интересующего объекта, при этом непостоянная граничная область шире в направлении, перпендикулярном направлению движения, чем в направлении, параллельном направлению движения; причем к идентифицированному контуру поверхности добавляют непостоянную граничную область. 4 н. и 10 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области техники выравнивания упорядоченного стека изображений разрезанного образца. Техническим результатом является повышение точности выравнивания каждого изображения образца, разделенного на части. В соответствии с настоящим способом и устройством, упорядоченный стек изображений выравнивается посредством последовательного определения, по меньшей мере, для двух уже выровненных изображений упорядоченного стека соответствующих рассогласований с невыровненным изображением, которое должно быть выровнено следующим, выбора, по меньшей мере, из двух выровненных изображений, в качестве опорного изображения, выровненного изображения, с которым невыровненное изображение имеет наименьшую величину рассогласования, и выравнивания невыровненного изображения с выбранным опорным изображением. 3 н. и 11 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области техники медицинской диагностики методом визуализации. Техническим результатом является повышение точности регистрации двумерных/трехмерных изображений. Способ содержит этапы, на которых: извлекают двумерный набор признаков из двухмерного изображения; извлекают трехмерный набор признаков из трехмерного изображения; математически проецируют трехмерный набор признаков в двумерный набор проецируемых признаков с помощью проекционной геометрии; выполняют первую регистрацию двумерного набора признаков и двумерного набора проецируемых признаков и выполняют вторую регистрацию двумерного изображения и математической проекции трехмерного изображения; в котором операции извлечения содержат этап, на котором применяют алгоритм определения углов для извлечения признаков, содержащих угловые точки, из двухмерного или трехмерного изображения путем идентификации локально максимальных собственных значений инерционной матрицы градиента изображения вдоль множества направлений и путем идентификации дискретного набора пересечений линий исходя из идентифицированных локально максимальных собственных значений. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к навигации интервенционного устройства. Техническим результатом является повышение точности навигации интервенционного устройства внутри трубчатой структуры объекта. Система содержит: устройство захвата рентгеновского изображения; блок обработки; интерфейс; устройство захвата рентгеновского изображения захватывает данные 2-мерного рентгеновского изображения в одной геометрии проекции области интереса трубчатой структуры; блок обработки выполнен с возможностью обнаруживать интервенционное устройство на 2-мерном рентгеновском изображении; определяет 2-мерное положение интервенционного устройства на 2-мерном рентгеновском изображении; совмещает одно 2-мерное рентгеновское изображение с ранее захваченным 3-мерным набором данных области интереса; преобразовывает определенное 2-мерное положение интервенционного устройства в положение в 3-мерном наборе данных; выделяет локальные 3-мерные параметры в положении интервенционного устройства; генерирует навигационную информацию для определенного 3-мерного положения интервенционного устройства и выделенных локальных 3-мерных параметров; интерфейс обеспечивает навигационной информацией пользователя. 3 н. и 9 з.п. ф-лы, 18 ил.

Изобретение относится к области сегментации текущих диагностических изображений. Техническим результатом является повышение точности сегментации диагностических изображений. Система содержит: рабочую станцию, которая сегментирует объем интереса в ранее сформированных диагностических изображениях; процессор запрограммирован с возможностью совмещения сегментированных, ранее сформированных изображений и объединения сегментированных, ранее сформированных изображений в вероятностную карту, которая отражает вероятность того, что каждый воксель представляет объем интереса или фон, и среднюю сегментационную границу; процессор сегментации совмещает вероятностную карту с текущим диагностическим изображением, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту; предварительно обученный классификатор классифицирует воксели диагностического изображения с использованием вероятности того, что каждый воксель отражает объем интереса или фон; процессор объединения объединяет вероятности из классификатора и преобразованной вероятностной карты; процессор обработки сегментационной границы определяет сегментационную границу для объема интереса, основанного на текущем изображении, по вероятностям объединения. 4 н. и 9 з.п. ф-лы, 5 ил.

Группа изобретений относится к вариантам выполнения устройства обнаружения трехмерных объектов. Устройство содержит: модуль 41 задания областей обнаружения для задания области обнаружения позади с правой стороны и с левой стороны от транспортного средства; модули 33, 37 обнаружения трехмерных объектов для обнаружения трехмерного объекта, который присутствует в правосторонней области A1 обнаружения или левосторонней области A2 обнаружения позади транспортного средства, на основе информации изображений из камеры 10 сзади транспортного средства; модуль 34 оценки трехмерных объектов для определения того, представляет или нет обнаруженный трехмерный объект собой другое транспортное средство VX, которое присутствует в правосторонней области A1 обнаружения или левосторонней области A2 обнаружения. Модуль 41 задания областей обнаружения, когда влажное состояние линзы обнаруживается, изменяет позицию первой области обнаружения, которая сначала задается в качестве области обнаружения, таким образом, что эта область не включает в себя область отображения белой линии дорожной разметки на стороне полосы движения транспортного средства из числа белых линий дорожной разметки в смежных полосах движения, которые являются смежными с полосой движения, в которой едет транспортное средство, и задает вторую область обнаружения в качестве новых областей A1, A2 обнаружения. Обеспечивается повышение безопасности движения за счет точности отражения реальной обстановки на дороге. 5 н. и 8 з.п. ф-лы, 28 ил.

Изобретение относится к системам определения цвета цветового образца по изображению цветового образца. Техническим результатом является устранение искажения изображения известных калибровочных цветов за счет применения преобразования перспективы в зависимости от местоположения идентифицированных точек на изображении. Предложен способ определения цвета из изображения. Способ включает в себя этап, на котором осуществляют прием первых данных изображения, относящихся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны определяться, и прием вторых данных изображения, относящихся к множеству известных калибровочных цветовых образцов, колориметрические данные для которых уже известны. Далее определяют множество характеристик цветовой калибровки, соотносящих цветовые измерения известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов, и вычисляют колориметрические данные неизвестного цветового образца в зависимости от его цветовых измерений по первым данным изображения и характеристикам цветовой калибровки. 2 н. и 40 з.п. ф-лы, 21 ил., 5 табл.
Наверх