| Меню сайта |
|
 |
| Категории раздела |
|
|
| Вход на сайт |
|
|
| Поиск |
|
|
| Статистика |
Онлайн всего: 1 Гостей: 1 Пользователей: 0 |
|
|
 | |  |
|
Распознавание образов
1.1. Образ, изображение, объект
Определения образа в википедии.
Образ — порядок, способ, метод, организация.
Образ (философия) — одно из основных понятий материалистической диалектики, которым обозначают форму существования материального в идеальном, сложного обобщения объективного и субъективного.
Образ (психология) — формируемый в сознании человека мысленный (ментальный) образ воспринимаемого им в окружающей среде объекта.
Образ (информация) — воспроизведение объекта, информация о нём или его описание, структурно сходное, но не совпадающее с ним.
Изображе́ние — объект, образ, явление, в той или иной степени подобное (но не идентичное) изображаемому или сам процесс их создания. Подобие достигается вследствие физических законов получения изображения (например, оптическое изображение) либо результатом труда создателя изображения (например, рисунок, живопись, скульптура, сценический образ). Под изображением в узком смысле, подразумевают произведение в живописи или графике.
Для практической деятельности важно дистанционно получать информацию о пространственной структуре материальных объектов, например, об их форме, деталях, чёткости, ориентации, относительных размерах, пропорциях. Большую часть этой информации мы получаем с помощью зрения, анализируя изображения объектов.
В философском смысле слово «изображение», «отражение» используется в смысле подобия тех или иных характеристик объектов и понятий.
Свойства образа
является результатом отображения объекта на носитель информации (память)
выражается в виде мысли или информации записанной в памяти
похож на отображаемый объект с некоторой точки зрения
не имеет физических характеристик объекта (нарисованный натюрморт нельзя пощупать).
имеет физические характеристики памяти, хранящей образ (картина может сгореть).
Понятие образа в академик.ру.
Образ в философии, результат отражения объекта в сознании человека. На чувственной ступени познания образами являются ощущения, восприятия и представления, на уровне мышления — понятия, суждения и умозаключения. Образ объективен по своему источнику — отражаемому объекту и субъективен но способу (форме) своего существования. Материальной формой воплощения образа выступают практические действия, язык, различные знаковые модели. Специфической формой образа является художественный образ.
Своеобразие образа заключается в том, что он есть нечто субъективное, идеальное; он не имеет самостоятельного бытия вне отношения к своему материальному субстрату — мозгу и к объекту отражения. Образ объективен по своему содержанию в той мере, в какой он верно отражает объект. Но образ объекта никогда не исчерпывает всего богатства его свойств и отношений: оригинал богаче своей копии. Однажды возникнув, образ приобретает относительно самостоятельный характер и играет активнодейственную роль в поведении человека и животных. Он регулирует поведение, осуществляет функции управления действиями.
Определимся с понятием образа.
Образ по своей сути субъективен. Образ создается самим субъектом самостоятельно. Образ создается на основании реально-существующего объекта.
Объект (философия) — философская категория, выражающая нечто, существующее в реальной действительности. Объект является реально существующим. У реального объекта может быть бесконечное множество признаков, которые характеризуют его качественные и количественные свойства и функции. Объект обладает свойствами и функциями. Так как множество свойств и функций объекта является бесконечным, то невозможно создать точно такой же объект. Поэтому копия любого объекта, какой бы точной она ни была, не является оригинальным объектом. Бесконечное множество признаков оригинального объекта не будет совпадать абсолютно точно с бесконечным множеством признаков объекта-копии. Каждый объект уникален. Нет двух абсолютно одинаковых объекта. Невозможно создать абсолютно точную копию объекта.
Орган чувств — специализированная периферическая анатомо-физиологическая система, обеспечивающая, благодаря своим рецепторам, получение и первичный анализ информации из окружающего мира и от других органов самого организма, то есть из внешней среды и внутренней среды организма.
У высших организмов информацию воспринимают и передают специализированные органы чувств, приспособленные к восприятию сигналов определённой природы.
Датчик - чувствительный элемент, преобразующий параметры среды в пригодный для технического использования сигнал.
Внешняя среда состоит из бесконечного множества объектов, функций, свойств, явлений. Представим внешнюю среду как бесконечное множество признаков. Датчик воспринимает определенный признак внешней среды, преобразует его в форму пригодную для использования субъектом. Рассмотрим частный случай внешней среды объект. Предположим что датчик воспринимает только определенный признак не всей внешней среды, а только признак объекта. Мы знаем, что объект обладает бесконечным множеством признаков. Датчик воспринимает только один признак объекта. Если построить образ объекта на основании только одного признака, то такой образ не будет являться абсолютно точной копией объекта, так как образ обладает не всем множеством признаков объекта, а только одним признаком из множества признаков объекта. Чтобы увеличить количество признаков образа соответствующих признакам объекта необходимо увеличивать количество датчиков, воспринимающих различные признаки объекта. Количество датчиков является конечным множеством. Поэтому образ содержит конечное множество признаков объекта в отличие от бесконечного множества признаков объекта. Образ не может быть абсолютно точной копией объекта. Образ объекта содержит в себе признаки объекта полученные при помощи датчиков. Образ имеет бесконечное множество собственных признаков образа.
Образ можно определить как пространство признаков. В зависимости от цели создаются различные образы объекта с различными множествами признаков объекта. При создании образов используются различные признаки объекта. Образ состоит из множества признаков. В зависимости от целей и задач поставленных перед субъектом признаки образа делятся на основные и второстепенные. При использовании основных признаков можно отличить данный образ от множества других образов. Второстепенные признаки встречаются во множестве образов и не могут являться критериями для отличия данного образа от множества других образов. Признаки по уровню детализации делятся на признаки 1 уровня, признаки 2 уровня, признаки 3 уровня и т.д. до признаков n уровня. Признаки первого уровня детализации служат для деления образов на классы 1 уровня. Признаки 2 уровня служат для деления классов на подклассы 2 уровня и т.д. Признаки по уровню детализации являются иерархическими служат для иерархической классификации образов по иерархическим классам.
Классификация образов.
Образы бывают элементарные, простые и сложные. К элементарным образам относятся образы, которые невозможно разделить на более мелкие образы. К элементарным образам относится точка. Точку нельзя разделить на более мелкие образы. На экране монитора точкой является пиксель. К простым образам относятся простые геометрические фигуры, которые состоят из конечного числа треугольников. К сложным образам относятся образы состоящие из множества элементарных образов, не относящихся к простым образам.
Классификация признаков образа.
Образ обладает такими свойствами как цвет, форма, размер, площадь, ориентация.
Цвет — качественная субъективная характеристика электромагнитного излучения оптического диапазона, определяемая на основании возникающего физиологического зрительного ощущения и зависящая от ряда физических, физиологических и психологических факторов.
Форма (лат. forma, греч. μορφή) — понятие философии, определяемое соотносительно к понятиям содержания и материи. В соотношении с содержанием, форма понимается как упорядоченность содержания — его внутренняя связь и порядок. В соотношении с материей, форма понимается как сущность, содержание знания о сущем, которое есть единство формы и материи. При этом, пространственная форма вещи — есть частный случай формы как сущности вещи.
Содержание понятия — это совокупность существенных и отличительных признаков предмета, качества или множества однородных предметов, отражённых в этом понятии, поскольку с точки зрения логики всякое понятие имеет содержание и объём.
Мате́рия (от лат. materia — вещество) — философская категория для обозначения физической субстанции вообще, в противоположность сознанию или духу.
Связь — отношение общности, соединения или согласованности.
Порядок в широком смысле слова — гармоничное, ожидаемое, предсказуемое состояние или расположение чего-либо.
Размеры объекта — линейные величины, характеризующие объект: длина, высота, ширина.
Площадь — численная характеристика двумерной (плоской или искривлённой) геометрической фигуры.
Ориентация, в классическом случае — выбор одного класса систем координат, связанных между собой «положительно» в некотором определённом смысле. Каждая система задает ориентацию, определяя класс, к которому она принадлежит.
В элементарной математике ориентация часто описывается через понятие «направления по и против часовой стрелки».
Любую кривую можно представить как множество единичных прямых отрезков, соединенных последовательно. Длина каждого единичного прямого отрезка L равна 1.
L = 1;
Ориентация A единичных отрезков L будет иметь разную величину для каждого отрезка. Можно использовать только две ориентации единичного отрезка L вертикальную и горизонтальную. Можно задать направление вектора единичного l. Направления вектора l могут быть вверх, вниз, влево, вправо.
Обозначим вертикальный вектор l как вектор y. Обозначим горизонтальный вектор l как вектор x. Направление векторов определяется направлением осей координат x, y. При положительном направлении вектора ставим значение вектора +1, при отрицательном направлении вектора ставим значение вектора -1, при нулевом значении ставим значение 0. Таким образом можно определить любую кривую как совокупность единичных векторов x, y. Кривую можно представить в виде матрицы размером (n, m), где m – наименование векторов x, y; n – количество единичных векторов x.
x Y
0 1
1 -1
-1 0
1 1
0 -1
1 -1
-1 -1
Можно представить кривую в виде совокупности единичных пикселей, последовательно соединенных между собой. Обозначим смещение пикселя по оси Х в положительном направлении 1, в отрицательном -1. Обозначим смещение пикселя по оси У в положительном направлении 1, в отрицательном -1. В итоге кривую можно представить в виде матрицы (m, n), где n оси x, y; m – количество пикселей кривой.
x y
1 -1
0 0
0 1
1 0
-1 -1
0 -1
-1 1
Любую фигуру можно представить в виде схемы. Например круг можно нарисовать следующим образом. Вначале построить два отрезка одинаковой длины, которые пересекаются между собой под прямым углом. Затем обвести их кривой на одном расстоянии от центра.
Рисунок 1.1.1. Схема круга
Рисунок 1.1.2. Схема овала
Рисунок 1.1.3. Схема треугольника
Рисунок 1.1.4. Схема прямоугольника
Рисунок 1.1.5. Схема звезды
Рисунок 1.1.6. Схема произвольной фигуры.
Рисунок 1.1.7. Одинаковые схемы разных рисунков.
Для простоты будем представлять, что все фигуры плоские, замкнутые, имеют четкие контура, заливка фигуры сплошная черного цвета. Фон вокруг фигуры белый. Фигура на изображении представлена только одна.
На рисунке 1.1.7. изображены различные формы с одинаковыми схемами. Можно сделать вывод, что у одной схемы может быть множество форм. Также истинно то, что у одной формы может быть множество схем. Если у множества фигур имеются одинаковые схемы, то такие фигуры можно классифицировать как фигуры одного класса А. Как мы видим из рисунка 1.1.7. фигуры класса А заметно отличаются друг от друга, но у всех фигур есть одно общее свойство – это одинаковая схема. Назовем эту схему схема класса А. Первичная классификация фигур проводится по схемам классов первого уровня. Для более детальной классификации на классы более низких уровней для фигур строятся более детальные схемы на основе уже построенных. При построении схем можно задать уровень детализации всей фигуры или ее отдельных частей. Последний уровень детализации, это попиксельное сравнение фигур или частей фигур. Схемы фигур в процессе детализации можно строить для всей фигуры или для ее отдельных частей.
Образ можно представить в виде множества классов образов с разной степенью детализации. Самый первый класс образа с первым уровнем детализации можно представить в виде одного признака. Следующий класс образа со следующим уровнем детализации строится на основе образа первого класса к которому добавляем еще один признак. И так далее до последнего уровня детализации.
Важным условием такой классификации является градация признаков образа по уровню значимости в целях детализации. Необходимо разработать критерии градации признаков по степени значимости для образа. Такими критериями могут быть абсолютные и относительные значения признаков, отклонения от некоторой средней величины. В качестве абсолютных величин признаков применяются показатели площади, длины, ширины признаков. В качестве относительных величин применяются показатели, представляющие собой отношение длины признака к длине фигуры, ширины признака к ширине фигуры, площади признака к площади фигуры. Детализация первого уровня – это представление образа в виде одного признака – одной простой фигуры. Детализация следующего уровня представляет собой детализацию признаков предыдущего уровня детализации. Для детализации следующего уровня для признаков следующего уровня в качестве относительных величин применяются показатели, представляющие собой отношение длины признака к длине предыдущего по уровню иерархии признака, ширины признака к ширине предыдущего по уровню иерархии признака, площади признака к площади предыдущего по уровню иерархии признака.
Образ можно представить в виде множества элементов в виде простых фигур. Последовательность изображения элемента зависит от положения данного элемента в иерархии детализации фигуры.
Пример такой детализации представлен на рисунке 1.1.8.
Рисунок 1.1.8. Пример аппроксимации фигуры множеством простых элементов.
Рисунок 1.1.9. Пример аппроксимации фигуры множеством простых элементов.
Аппроксимация образа простыми геометрическими фигурами (треугольниками) может производиться либо снаружи образа, либо внутри образа. Для классификации первого уровня выбирается простая фигура большей площади. Для последующих уровней классификации выбираются простые фигуры меньшей площади. При методе аппроксимации образа изнутри происходит добавление простых фигур пока не будет достигнуто совпадение контуров фигур и образа с заданной точностью. При аппроксимации образа снаружи вначале определяется самая длинная ось образа. Производится построение ограничивающего прямоугольника. Длинные стороны прямоугольника должны быть параллельны выбранной оси. Аппроксимация производится путем удаления простых фигур из ограничивающего прямоугольника до совпадения границ образа с границами простых фигур с заданной точностью. Каждый шаг добавления, или удаления фигуры является также уровнем иерархической классификации.
Рисунок 1.1.10. Пример аппроксимации образа множеством простых элементов снаружи
Метод аппроксимации образа простыми геометрическими фигурами строится на гипотезе о том, что любой образ можно представить в виде множества простых геометрических фигур – треугольников. Методом добавления или удаления простых элементов можно последовательно построить образ. Допустим все элементы представлены в виде одинаковых треугольников n. Каждый треугольник n имеет одинаковую площадь s. Таким образом образы с одинаковой площадью будут состоять из одинакового количества треугольников n. Количество треугольников k равно отношению площади образа S к площади треугольника s.
Внутри образа строим треугольник наибольшей площади из возможных. Если таких треугольников можно построить множество, то выбираем первый из множества. Далее строим треугольник наибольшей площади имеющий одну общую сторону с предыдущим треугольником и так далее до полного заполнения фигуры треугольниками. Для определения одинаковых и сходных фигур используются такие показатели, как площадь треугольника, размеры его сторон, размеры углов, количество треугольников, взаимное расположение треугольников, очередность построения треугольников и т.д.
В образ можно вписать множество треугольников, имеющих максимальный размер. В образ можно вписать множество одинаковых треугольников, имеющих максимальный размер. Под одинаковыми треугольниками понимаются треугольники, у которых все стороны равные.
Если в образ можно вписать множество треугольников, имеющих одинаковый максимальный размер, то нарушится количество, взаимное расположение, размеры, последовательность построения треугольников и не будет соблюдена точность классификации образов. Поэтому метод аппроксимации образа элементами простых фигур применяется только в случаях, когда в образ можно вписать только один треугольник, имеющий максимальную площадь. Для построения треугольника, имеющего максимальную площадь внутри образа, необходима итерация вычисления всех возможных вариантов построения треугольников внутри образа и измерения их площади, что может занять довольно продолжительное время при достаточной сложности образа. Метод аппроксимации элементами простых фигур можно применять в случаях, если образы являются простыми и соответствуют условиям применения данного метода. Данные условия ограничивают применение метода на практике.
Метод схемы, построенной внутри фигуры имеет свои недостатки. Создадим произвольный образ О1. Затем создадим образ О2, представляющий собой часть образа О1. При классификации образов О1 и О2 схемы образов отличаются на совпадающих участках. Таким образом методом схем невозможно определить совпадающие участки разных образов. Необходима не только внутренняя структура построения образа, но и анализ контуров образов.
Применим на данных образах метод аппроксимации элементами фигур снаружи образа. Из примера видно, что на одинаковых участках образов имеются несовпадающие по размерам и форме элементы аппроксимирующих фигур, отличаются также количество элементов фигур и последовательность их построения. Следовательно сделать вывод о совпадении участка фигур на основании только методов аппроксимации элементами фигур невозможно.
При анализе образа следует уделять внимание целостной структуре образа и его отдельным элементам. В образе можно выделить множество элементарных детальных признаков. Также образ можно разбить на более крупные признаки, состоящие из множества элементарных признаков. Сам образ тоже можно представить как совокупность крупных признаков. То есть образ можно построить путем группировки признаков по степени иерархии. Необходимо определиться со способами и правилами группировки. Эти способы группировки должны быть универсальными и применимыми для любых образов. Данные методы группировки должны давать возможность точной классификации образов. С помощью данных методов необходимо решить задачи обнаружения сходства образов, обнаружения одинаковых образов и одинаковых элементов в образах.
Образ можно условно разделить на достаточно крупные элементы первого уровня иерархии по определенному признаку или по нескольким признакам. Такой признак должен отвечать следующим требованиям. При применении данного признака к образу, образ можно условно разделить на ограниченное число элементов. Элементов в образе должно быть не менее двух. Данный признак признается признаком первого уровня классификации, если при применении всех признаков образа, применение данного признака дает наименьшее количество элементов, размеры элементов должны быть сравнимыми. Лучший результат, если все размеры всех элементов будут равны. Лучше всего, если данный признак будет универсальный и пригодным для классификации любых образов с учетом вышеизложенных требований.
Строение образа можно представить в виде нескольких элементов, имеющих одинаковый признак (или несколько признаков). Рассмотрим множество произвольных образов, имеющих различные контуры. Можно заметить, что контур образа представляет собой замкнутую кривую. На всем протяжении кривой кривизна (К) ее меняется. Кривизна – это величина равная отношению длины кривой между двумя точками к длине отрезка прямой проведенной между этими точками. Кривизна прямой равна 1. Чем больше кривизна, тем больше кривая отличается от прямой. Кривизна показывает значение отклонения отрезка кривой от прямой.
Коэффициент линейности (Кл) величина обратная кривизне. Коэффициент линейности равен отношению длины отрезка прямой соединяющей две точки кривой к длине кривой между этими точками. Коэффициент линейности прямой равен 1. Чем меньше коэффициент линейности, тем на большую величину отличается кривая от прямой.
Кривизна между двумя соседними точками кривой на бесконечно малом расстоянии отстоящих друг от друга всегда равна 1, так как такие точки могут соединяться только прямой. С другой стороны Кривизна между двумя соседними точками кривой на бесконечно малом расстоянии отстоящих друг от друга при замкнутом контуре является максимальной и является бесконечной величиной. Коэффициент линейности при этом может быть равен 1, или быть минимальной величиной бесконечно малой величиной, близкой к нулю.
Кривизна контура имеет знак. Если контур выпуклый, то кривизна положительная, если контур вогнутый, то кривизна отрицательная.
Можно определить кривизну каждой точки. Для этого находим две ближайшие соседние точки справа и слева от заданной точки контура. Строим прямую, пересекающую две найденные точки и определяем кривизну в заданной точке. Назовем кривизну в каждой точки Кi. Сумма всех величин кривизны в каждой точке замкнутого контура Кi называется Sk.
S_k=∑_(i=1)^n▒k_i ;
Средняя кривизна контура определяется по формуле:
K ̅=S_k/n=(∑_(i=1)^n▒K_i )/n;
Абсолютный прирост кривизны характеризуется увеличением (уменьшением) значения кривизны в каждой точке. Он определяется по формуле:
Абсолютный прирост кривизны цепной:
∆_k^ц=k_i-k_(i-1);
Абсолютный прирост кривизны базисный:
∆_k^Б=k_i-k_0;
Темп роста кривизны – это показатель интенсивности изменения кривизны, который выражается в процентах, а в долях выражается коэффициент роста кривизны (〖Кр〗_к). 〖Кр〗_к определяется как отношение последующего значения показателя кривизны к предыдущему или к показателю, принятому за базу сравнения. Он определяет, во сколько раз увеличился уровень кривизны по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый.
Коэффициент роста кривизны может быть рассчитан по формулам:
〖Кр〗_к^ц=k_i/k_(i-1) (цепной);
〖Кр〗_к^б=k_i/k_0 (базисный);
К параметрам кривой относятся кривизна, длина, пространственное распределение точек кривой. На плоскости ограничивающей кривую можно построить множество различных кривых. Кривые состоят из множества точек. Из одной произвольной точки кривой можно перейти в другую произвольную точку кривой по соединенным последовательно точкам кривой. Точка кривой имеет собственные свойства, свойства, связанные с другими точками кривой, свойства, связанные со всей кривой.
Исследуя кривизну кривой, можно найти участок кривой, имеющий максимальную кривизну и минимальную кривизну. Можно найти участок кривой имеющий максимальную площадь и максимальную кривизну, минимальную площадь и максимальную кривизну, максимальную площадь и минимальную кривизну, минимальную площадь и минимальную кривизну. Можно разделить образ на участки в зависимости от величины их кривизны и величины площади, которую они занимают. Для более полного отражения признаков образа введем новый показатель. Показатель определяется как отношение площади фигуры, образованной участком кривой между двумя точками кривой и отрезком прямой, пересекающей эти точки, к длине указанного отрезка прямой. Назовем этот показатель кривизной площади. Показатель обратный кривизне площади назовем коэффициентом кривизны площади.
Следующий показатель определяется как отношение площади фигуры к длине контура фигуры. Назовем этот показатель коэффициентом площади по контуру. Показатель обратный коэффициенту площади по контуру называется коэффициентом контура по площади.
Показатель, определяющийся как отношение площади фигуры, образованной участком кривой между двумя точками кривой и отрезком прямой, пересекающей эти точки, к длине указанного участка кривой, называется коэффициентом площади по кривой. Величина обратная коэффициенту площади по кривой называется коэффициент кривой по площади.
Площадь фигуры вычисляется при помощи различных методов. К таким методам относится метод Монте-Карло. Еще существует метод с использованием координатной сетки. Подсчитывается количество квадратов внутри фигуры полностью попавших. Затем подсчитывается число квадратов сетки частично попавших внутрь фигуры и делится на два. Затем эти числа суммируются. Так рассчитывается площадь фигуры. Еще метод подсчет количества пикселей внутри фигуры. Также существует метод вычисления площади по координатам контура фигуры.
Рисунок 1.1.11. Параметры образа
На рисунке 1.1.11 изображены параметры образа. L – длина контура образа; S – площадь образа; L1 – длина кривой части образа; N – отрезок прямой, соединяющий крайние точки кривой L1; S1 – площадь фигуры, образованной пересечением кривой L1 и отрезком прямой N. К параметрам образа относятся также длина образа, и ширина образа.
По данным абсолютным параметрам можно вычислить относительные параметры образа:
L/S;
(Ширина образа)/(Длина образа);
Относительные параметры части образа:
L1/S1;
N/L1;
N/S1;
(L1+N)/S1;
(Ширина части образа)/(Длина части образа);
Относительные параметры части образа и образа:
L1/L;
S1/S;
(Ширина части образа)/(Ширина образа);
(Длина части образа)/(Длина образа);
Если рассматривать точку изолированно, то местоположение точки определяется координатами точки на плоскости в избранной системе координат. Предположим, что у нас система координат неизменна и местоположение кривой неизменно относительно заданной системы координат. Тогда мы можем описать кривую как множество точек с определенными координатами х, у. При смещении кривой координаты ее точек изменятся относительно заданной системы координат. Для того, чтобы координаты кривой не изменились при смещении, нужно смещать вместе с кривой систему координат. Система координат, должна быть своя у кривой.
Предположим, имеются две одинаковые кривые, расположенные в произвольном положении. Для сравнения координат кривых, необходимо расположить эти кривые в одинаковых системах координат. Выбрать произвольную точку базовой кривой и установить центром координат. Итерационно повторяем следующие действия: устанавливаем последовательно точки сравниваемой кривой в центр начала координат и вращаем относительно этой точки кривую на угол от 0 до 360 градусов до тех пор пока не будут задействованы все точки кривой, или до полного совпадения координат всех точек исследуемой кривой и базовой кривой. Назовем этот метод координатный метод. Координатный метод показывает являются кривые одинаковыми или различными. Метод позволяет определить участки кривых с одинаковыми координатами точек на данных участках. Недостаток метода, необходимость многоуровневой итерации всех точек кривой, что приводит к большим затратам времени на обработку больших изображений. К недостаткам относятся необходимость вычисления координат всех точек кривой при каждой итерации и сравнение координат всех точек исследуемой
кривой с координатами всех точек базовой кривой.
Система координат строится на основе базовой точки, являющейся неизменной. Относительно базовой точки измеряется расстояние по оси х и оси у до других точек. Другие точки могут изменяться. При этом изменяются и координаты этих точек. Относительно базовой точки измеряется расстояние и угол до произвольной точки. При изменении положения произвольной точки меняются расстояние и угол до произвольной точки. Условием данных систем координат является неизменность и определенность базовой точки.
При изменении базовой точки изменяются координаты произвольных точек на величину смещения базовой точки и угол поворота базовой системы координат. При изменении положения образа относительно базовой точки изменяются координаты точек образа на величину смещения образа и угол поворота образа. Величина смещения и величина угла нам неизвестны.
Поместим базовую точку на контур образа. При изменении положения образа необходимо найти данную базовую точку на контуре образа. Так как положение образа изменилось, то и координаты базовой точки изменились. Для того, чтобы найти базовую точку необходимо итерационным путем поместить в каждую точку контура последовательно в заданном направлении начало системы координат и вращать образ на угол от 0 до 360 градусов либо до выполнения условия. Условием является нахождение такого значения угла вращения, при котором величина смещения базовой точки будет постоянной величиной для всех точек образа. То есть координаты всех точек контура базового образа и исследуемого образа должны быть одинаковыми. Точки образа находим путем их последовательного обхода от базовой точки в заданном направлении. При проведении итерации всех точек контура и не выполнении заданного условия делается вывод о том, что исследуемый образ не является базовым образом. Недостатки метода координат неизменны – это необходимость многоуровневой итерации всех точек контура. Это займет много времени для больших и сложных образов.
Если вам интересен наш проект, мы будем очень благодарны за оказанную вами материальную помощь проекту по следующим реквизитам:
Webmoney
wmr
R110508895614
wmz
z365287731326
Яндексденьги
41001774714369
|
| Категория: Мои статьи | Добавил: yurijdnd (26.02.2014)
|
| Просмотров: 414
| Рейтинг: 0.0/0 |
| |
 | |  |
|
