Державне підприємство "Український інститут промислової власності" (УКРПАТЕНТ)
Abstract
Спосіб субпікселної локалізації краю об'єкта на зображенні включає реєстрацію зображення об'єкта в запам'ятовуючому пристрої, встановлення прямокутних областей зображення для подальшого визначення границь об'єкта, визначення прямокутної області для пошуку країв, використання низькочастотної фільтрації і визначення номерів пікселів, між якими знаходять спільну точку до та після фільтрації, яка є координатою краю об'єкта. Після визначення прямокутної області для пошуку країв визначають параметри шуму на зображенні, виконують низькочастотну фільтрацію, знаходять параметри гаусоїди за розподіленням примежової кривої в точках максимального градієнта, формують однонаправлений гаусів фільтр, виконують повторну фільтрацію даного вікна зображення та знаходять спільну точку на примежових кривих вхідного зображення та зображення, отриманого в результаті повторної фільтрації.Способ субпикселной локализации края объекта на изображении включает регистрацию изображения объекта в запоминающем устройстве, установку прямоугольных областей изображения для дальнейшего определения границ объекта, определение прямоугольной области для поиска краев, использование низкочастотной фильтрации и определение номеров пикселей, между которыми находят общую точку до и после фильтрации, которая является координатой края объекта. После определения прямоугольной области для поиска краев определяют параметры шума на изображении, выполняют низкочастотную фильтрацию, находят параметры гауссоиды по распределению приграничной кривой в точках максимального градиента, формируют однонаправленный гауссов фильтр, выполняют повторную фильтрацию данного окна изображения и находят общую точку на приграничных кривых входного изображения и изображения, полученного в результате повторной фильтрации.Method for sub-pixel location of edge of object includes registration of image of object ion memory device, setting rectangular areas of image for following determination of boundaries of object, determination of rectangular area for search of edges, use of low-frequency filtration and determination of numbers of pixels between which one finds common point before and after filtration, this is coordinate of edge of object. After determination of rectangular area for search of edges one determines parameters of noise on image, with performing low-frequency filtering, one finds parameters of gauss curve by distribution of boundary curve in points of maximal gradient with formation of unidirectional gauss filter, one performs repetitive filtering of the window of image with finding common point on boundary curves of input image and image obtained as result of repetitive filtration
