Осипов А.А., Морзеев Ю.В., Мурынин А.Б.
СПИРИТ Корп., Москва, Россия
www.spiritcorp.com

При решении многих задач распознавания образов и дистанционного зондирования возникает проблема определения пространственной ориентации исследуемого объекта по зашумленным изображениям, полученным при воздействии ряда факторов, искажающих образ объекта. К числу таких задач относится, в частности, задача определения пространственной ориентации человеческого лица в системах компьютерного зрения, предназначенных для работы в реальном масштабе времени.
Наиболее полную информацию об ориентации объекта в пространстве можно получить, используя методы восстановления формы объекта на основе стереофотограмметрической обработки [1]. Однако, применение таких методов требует применения стереоскопических систем компьютерного зрения, использующих две или несколько синхронно работающих камеры. Модифицированные методы обработки стереоизображений могут быть применены на основе относительного движения объекта и камер. Однако такие методы сложны в вычислительном плане, что затрудняет их применение в системах реального времени. Кроме того применение методов «стерео из движения» малоэффективно на сильно зашумленных изображениях.
Заметим, что в ряде задач, связанных с определением пространственной ориентации объекта вовсе не требуется определение всех трех углов, определяющих расположение объекта в трехмерном пространстве, а достаточно знать лишь угол в плоскости изображения. Например, при решении задач идентификации и верификации человеческого лица важно знать угол ориентации лица, определяемый как угол между осью симметрии лица и вертикалью.
В данной работе представлен метод определения ориентации объекта, который, с одной стороны, основывается на интегральных характеристиках образа объекта, снижая таким образом зависимость точности измерения угла от уровня шумов, а с другой стороны, максимально использующий информацию о взаимном расположении деталей объекта.
Работа предлагаемого метода основана на преобразовании, родственном преобразованию Хафа [2],[3], выведенного для проведения измерений и расчетов на полутоновом изображении. Базовая функциональная зависимость метода определяется следующим выражением:

где F(x,y) исходное изображение, - преобразованное изображение, - угол поворота гистограммы, - смещение гистограммы, l параметр, изменяющийся вдоль линии гистограммы от нуля до a.



Рис.1. Результаты работы метода до и после преобразования

В качестве примера использования разработанных алгоритмов в работе предложена реализация данного метода для измерения угла крена головы. Получены оценки систематических и случайных погрешностей определения угла крена, которые по результатам экспериментальных измерений составили 1 градус. Результаты проделанной работы подтверждаются экспериментальными данными.

Список литературы:

1. А.Б. Мурынин Автоматическая система распознавания личности по стереоизображениям. Известия РАН. Теория и системы управления. 1999 N1 с.106-114
2. У.К. Прэтт. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982, в 2-х томах. (William K. Pratt. Digital image processing. A Wiley-Interscience publication John Wiley and Sons, N.Y. 1978)
3. Arthur R.Weeks, Jr., Fundamentals of Electronic Image Processing, SPIE Optical Engineering Press/IEEE Press, 1996