Моделирование 3D объектов
5
Здесь
R
i–
1,
i
— расстояние между соответствующими вершинами куба.
При работе с изображением объекты
множества
M
и распозна-
ваемый объект
представляют собой изображения, т. е. числовые
квадратные матрицы. Для получения описаний вида
( )
I
и
1
( ), , ( )
m
r
I
I
необходимо применить к матрицам, представляю-
щим изображения, оператор приведения изображения к виду, удоб-
ному для распознавания [4].
В качестве признаков
j
x
необходимо использовать такую харак-
теристику, которая отражает двухмерный характер распознаваемого
объекта. Такой характеристикой, очевидно, может являться некото-
рая числовая величина, отражающая свойства локального участка
изображения (распределение значений пикселей на этом участке,
наличие или отсутствие некоторого геометрического объекта на этом
участке, тип формы объекта, выделяемого на участке и т. д.). В про-
стейшем варианте в качестве оператора приведения можно использо-
вать наложение на исходное изображение некоторой сетки дискрети-
зации c ячейками произвольной правильной формы, каждая из кото-
рых покрывает некоторую совокупность пикселей (смежных) исход-
ного изображения. В результате изображение размера
m n
пред-
ставляется последовательностью длины
(
1)(
1),
n k n k
где
k
— длина стороны ячейки сетки дискретизации в пикселях. При
выборе, например, квадратной ячейки с
k
= 2 значения
,
j
x
a
признака
,
j
x
x
из которого строится искомое описание
( ),
I
определяются как
,
,
, 1
1,
1, 1
( ,
,
,
),
z j
f
z j
z j
z j
z j
a R P P P P
где
,
z j
P
— значение уровня тона
(яркости) пикселя исходного изображения с координатами
( , ).
z j
Конкретный способ подсчета значений
,
z j
a
определяется видом
оператора
f
R
, задаваемого набором структурных параметров, в чис-
ло которых, помимо упомянутого параметра
,
k
входят:
1)
a
— форма локальной окрестности (квадрат, шестиугольник
и т. д.);
2)
b
— мощность локальной окрестности (число входящих в нее
пикселей);
3)
c
— способ подсчета значения признака (усреднение, прави-
ло большинства, то же с учетом весов отдельных пикселей, то же с
учетом весов пикселей по вертикали, горизонтали, диагонали и т. д.);
4)
d
— ориентация локальной окрестности;
5)
,
z j
e
— веса пикселей, включенных в локальную окрестность;
6)
h
— пороги дискретизации.
Таким образом, оператор приведения изображения к виду, удоб-
ному для распознавания, задается параметрической моделью
,
, , , ,
, ,
z j
a b c d e h
а конкретный вид оператора — фиксацией некото-
