Page 102 - Microsoft Word - Дисертація.docx

102

власних значень матриці H вимагає великої кількості обчислень, спочатку

часткових похідних в точці поверхні, а потім для знаходження власних

значень.

Особливістю зображень, отриманих за допомогою оптичного

мікроскопа є велике збільшення, яке потрібне щоб розрізняти об’єкти.

Результатом цього є великі розміри зображень, тому в цьому випадку

кількість обчислень відіграє важливу роль. З метою усунення недоліків

при сегментації об’єктів та зменшення об’єму обчислень, запропоновано

новий підхід до класифікації точок поверхні.

У випадку сегментації металографічних зображень завдання полягає у

виділенні точок, які належать певним об’єктам, зокрема, таким як тріщина,

міжзернові границі, пітінги та ін. Одна з ознак таких об’єктів – це нижчий

за середній рівень яскравості, що дозволяє використати топографічну

модель зображення.

Розглянемо кут між векторами, які відповідають нормалі до поверхні

зображення і нормалі до пари векторів в точці зображення. В першому

випадку зображення трактується як площина без врахування яскравостей

точок, а у другому – як поверхня, форму якої утворюють значення

яскравості. Назвемо її поверхня зображення. Для кожної точки поверхні

зображення, завдяки його дискретності, можна побудувати два вектори

v ,v , для яких ця точка початкова. Якщо тепер побудувати вектор нормалі
1
2
N для цієї пари векторів, то можна визначити кут α між цією нормаллю і
t

нормаллю N до площини зображення (Рис. 2.24). Нормаль N будуємо на
t
v × v
основі відомого співвідношення: N = 1 2 .
t
v × v 2
1