ISSN 2305-5626. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана: электронное издание. 2013
3
Рис. 1. Результат частотной обработки изображения:
а
— оригинальное изображение;
б
— контуры объектов с оригинального изобра-
жения;
в
— восстановленное изображение;
г
— контуры объектов с восстановлен-
ного изображения
Как следует из визуального анализа полученных контуров, набор
идентифицированных контуров не совпадает, что затрудняет иден-
тификацию объектов даже при сопоставлении снимков, полученных
одновременно. При этом плохо идентифицируются как раз «пара-
зитные» контуры — контуры объектов незначительной площади,
тени, отблески и т. п.
Предлагается следующий подход к освобождению изображения
от «паразитных» контуров.
Исключение «паразитных» контуров.
Поскольку полезность
данных на снимке может изменяться в зависимости от объекта, ана-
лиз необходимо проводить послойно: выполняется декомпозиция
изображения на
N
слоев. На рис. 2 показан результат такой декомпо-
зиции. Например, на рис. 2,
а
приведена маска теней объектов незна-
чительной высоты, на рис. 2,
б
— тени объектов значительной высо-
ты, а на рис. 2,
д
— маска освещенных поверхностей (отблесков).
в
г
а
б
1,2 4,5