Е.Н. Афанасьев1, А.В. Богословский2, И.В. Жигулина3

1-3 ВУНЦ ВВС «ВВА имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж, Россия)

1 egor88jj@gmail.com; 2 p-digim@mail.ru; 3 ira_zhigulina@mail.ru

Постановка проблемы. Одной из задач предварительной обработки видеоинформации в системах технического зрения является поиск объектов интереса на изображениях с применением, например, двумерной дискретной фильтрации (ДДФ). Однако эффективность этой фильтрации существенно снижается, если изображение содержит несколько объектов схожей формы, так как для каждого из них необходимо подобрать индивидуальный фильтр. Моноэталонная двумерная дискретная фильтрация не позволяет одновременно использовать несколько эталонов для синтеза единого фильтра. Данную проблему можно решить путем введения полиэталонной ДДФ, при которой один синтезированный фильтр может быть одновременно «настроен» на несколько эталонов или на несколько различных участков одного эталона.

Цель. Разработать процедуру ДДФ, позволяющую синтезировать чувствительный к форме объектов единый фильтр для набора эталонов.

Результаты. Продемонстрировано, что для улучшения реакции фильтра на области изображения, содержащие объекты интереса, необходимо в явном виде учитывать отсчеты эталонного изображения при нахождении его импульсной характеристики (ИХ). Предложено для одновременного выделения всех похожих объектов с помощью единого фильтра использовать несколько эталонных изображений, содержащих характерные участки контура объекта. Введено понятие «эталонные участки», каждый из которых содержит характерную часть контура. Установлено, что при одновременном рассмотрении нескольких эталонных участков отсчеты ИХ фильтра следует определять путем поиска условного минимума квадратичной формы энергии выходного изображения. Обоснована структура функции Лагранжа, учитывающей работу фильтра по каждому эталонному участку, и показано, что она может быть использована при синтезировании единого фильтра для одновременного поиска нескольких объектов различной формы. Приведены примеры обработки тестовых и реальных изображений.

Практическая значимость. Применение полиэталонной ДДФ, позволяющей одновременно выделять на изображении потенциальные области, содержащие объекты интереса различной формы, способствует уменьшению вычислительных затрат и вероятности ложной тревоги на последующем этапе обработки изображений. Полученные результаты могут быть использованы для автоматизации обработки видеоинформации в системах технического зрения.

Афанасьев Е.Н., Богословский А.В., Жигулина И.В. Полиэталонная дискретная двумерная фильтрация // Радиотехника. 2026. Т. 90. № 1. С. 38−44. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202601-04

1. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информа-ционных системах: Учебное пособие. Новосибисрк: Изд-во НГТУ. 2002. 352 c.
2. Дэвис Р., Терк М. Компьтерное зрение. Современные методы и перспективы развития. М.: ДМК Пресс. 2022. 690 с.
3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: Техносфера. 2019. 1104 с.
4. Шапиро Л, Стокманн Дж. Компьютерное зрение. М.: Лаборатория знаний. 2020. 763 с.
5. Новиков А.И., Пронькин А.В. Линейные операторы с векторными масками в задачах цифровой обработки изображений // Компьютерная оптика. 2023. Т. 47. № 4. С. 596-604. DOI: 10.18287/2412-6179-СО-1241.
6. Гай В.Е., Домнина Н.А., Баринов Р.О., Поляков И.В., Голубенко В.А., Кузнецов Г.Д. Модель и алгоритмы обнаружения объектов на изображении с использованием локального признакового описания // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2023. № 1(29) С. 33-43. DOI: 10.38028/ESI/2023.29.1.003.
7. Хонина С.Н., Порфирьев А.П., Хорин А.П., Дзюба А.П., Серафимович Р.В., Скиданов Р.В. Многопорядковые оптические пространственные вихревые фильтры для одновременного выделения контуров различных частей объекта // Компьютерная оптика. 2024. Т. 48. № 4. С. 525-534. DOI: 10.18287/2412-6179-СО-1497.
8. Егорова Е.В., Аксяитов М.Х., Рыбаков А.Н. Вероятностная процедура распознавания и идентификация пространственных объектов // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. № 3. С. 53–63. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202303-05.
9. Aboukhres S., Zerek A., Alfarah R. Digital Wiener filtering for signal and contour processing // 5th International conference on control engineering & information technology (CEIT-2017). Proceeding of engineering and technology – PET. V. 33. Р. 67-71.
10. Обработка многомерных сигналов. В 2-х книгах. Кн. 1. Линейная многомерная дискретная обработка сигналов. Методы анализа и синтеза / Под ред. А.В. Богословского. М.: Радиотехника. 2013. 168 с.
11. Пантюхин М.А., Богословский А.В., Жигулина И.В. Двумерная дискретная фильтрация тестовых изображений // Радио-техника. 2020. Т. 84. № 3(5). С. 64–72. DOI: 10.18127/j00338486-202003(05)-07.
12. Богословский А.В., Афанасьев А.С., Жигулина И.В., Пантюхин М.А. Окно принятия решения и критерий его использования при двумерной дискретной фильтрации // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 11. С. 78−87. DOI: 10.18127/j00338486-202411-11.