В.Б. Бокшанский, Е Тэвун, М.В. Вязовых, И.С. Литвинов
6
странства между ними единичными пикселами. Таким образом, пло-
щадь диффузных объектов увеличивается, что позволяет эффективно
отфильтровать такие объекты на следующем этапе алгоритма.
Размер квадратного примитива выбирается исходя из предполо-
жения о возможном среднем расстоянии между двумя соседними
диффузными объектами на бинарном изображении. При этом необ-
ходимо учитывать, что световозвращенные объекты могут распола-
гаться вблизи диффузных объектов, и при объединении с последними
выделить их будет невозможно. Квадратный примитив размером 3×3
пиксела наиболее предпочтителен при цифровой обработке.
5. Сегментация объектов на бинарных изображениях
После проведения морфологической операции «замыкание» над
бинарными изображениями необходимо провести их сегментацию —
выделить все связанные единичные области на изображениях [2]. Ре-
зультатом сегментации будет получение набора объектов, для кото-
рых вычисляется ряд морфологических признаков: площадь
S
об
объ-
екта; отношение квадрата полупериметра
p
описанного вокруг объек-
та прямоугольника к площади объекта; соотношение длин сторон
W
/
H
этого прямоугольника и др.
6. Морфологическая обработка
На основании вычисленных на предыдущем этапе признаков
проводится фильтрация объектов (рис. 3). Решение о принадлежно-
сти текущего объекта к классу инспектируемых принимается исходя
из выполнения следующих условий:
а
б
в
Рис. 2.
Бинарные матрицы после по-
роговой обработки:
а
–
в
— сравнение с пороговым значе-
нием
T
2
,
T
0
и
T
1
соответственно
