Fast object detection in digital grayscale images The problem of specific object detection in digital grayscale images is considered under the following conditions: relatively small image fragments can be analysed (a priori information about the size of objects is available); images contain a varying undefined background (clutter) of larger objects; processing time should be minimised and must be independent from the image contents; proposed methods should provide for efficient implementation in application-specific electronic circuits. The last two conditions reflect the aim to propose approaches suitable for application in real time systems where known sophisticated methods would be inapplicable. The research is motivated by potential applications in the food industry (detection of contaminants in products from their X-ray images), medicine (detection of anomalies in fragments of computer tomography images etc.). Possible objects to be detected may include compact small objects, curved lines in different directions, and small regions of pixels with brightness different from the background. The paper describes proposed image processing approaches to detection of such objects and the results obtained from processing of sample food images. Ātra objektu atklāšana diskrētos pelēko toņu attēlos Darbā aplūkotas specifisku objektu atklāšanas problēmas digitālos pelēko toņu attēlos sekojošos apstākļos: iespējams analizēt relatīvi mazus attēla fragmentus (ir pieejama iepriekšēja informācija par meklējamo objektu izmēriem); attēli satur nedefinētu lielāku objektu fonu; nepieciešams minimizēt apstrādes laiku, tam jābūt neatkarīgam no attēla satura; jāizstrādā metodes, kuras var efektīvi realizēt, izmantojot specializētas mikroshēmas. Pēdējie divi nosacījumi izriet no mērķa piedāvāt pieejas, kuras var izmantot reālā laika sistēmās apstākļos, kad zināmas sarežgītas attēlu apstrādes metodes nav izmantojamas nepietiekošu pieejamo resursu dēļ. Darbu motivēja potenciālie pielietojumi pārtikas rūpniecībā (svešķermeņu atklāšana produktos, apstrādājot to rentgena attēlus), medicīnā (anomāliju atklāšana datortomogrāfu attēlos u.c.). Risināmie uzdevumi ietver kompaktu mazu objektu, dažādos virzienos liektu līniju, mazu attēla rajonu atklāšanu ar gaišumu, kas atšķiras no fona, un tamlīdzīgi. Darbā aprakstītas piedāvātās attēlu apstrādes pieejas šādu objektu atrašanai, kā arī ilustrēti rezultāti, kuri iegūti, apstrādājot pārtikas preču paraugu attēlus.
[1]
Robert C. Warren.
The Performance of Small Support Spatial and Temporal Filters for Dim Point Target Detection in Infrared Image Sequences
,
2001,
HIS.
[2]
Meng Hwa Er,et al.
Max-mean and max-median filters for detection of small targets
,
1999,
Optics & Photonics.
[3]
Keinosuke Fukunaga,et al.
Introduction to statistical pattern recognition (2nd ed.)
,
1990
.
[4]
Jon Rigelsford,et al.
Pattern Recognition: Concepts, Methods and Applications
,
2002
.
[5]
P. Armitage,et al.
Statistical methods in medical research
,
1971
.
[6]
Xubang Shen,et al.
A Learning-Based Spatial Processing Method for the Detection of Point Targets
,
2005,
ICMLC.
[7]
Keinosuke Fukunaga,et al.
Introduction to Statistical Pattern Recognition
,
1972
.
[8]
Julius T. Tou,et al.
Pattern Recognition Principles
,
1974
.