Д.А. ЗОЛОТУХИН Научный руководитель Г.Н. МАВРИН, ст. преп. ИЗОБРАЖЕНИИ

Д.А. ЗОЛОТУХИН
Научный руководитель Г.Н. МАВРИН, ст. преп.
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПОИСКА ОБЩИХ ЧАСТЕЙ НА
ИЗОБРАЖЕНИИ
Для составления изображения из нескольких фрагментов был разработан алгоритм, определяющий по общей части двух фрагментов их взаимное расположение,
поворот, масштаб и автоматически расставляющий фрагменты на композиционном изображении с целью совпадения общих частей фрагментов.
В процессе оцифровки изображений может возникать необходимость
получения изображения большего размера, чем позволяет устройство
ввода данных. Обойти это ограничение можно составлением результирующего изображения из нескольких фрагментов. В МИФИ на кафедре
«Информатика и процессы управления» в рамках учебноисследовательской работы была разработана и написана программа, позволяющая полностью автоматизировать процесс совмещения фрагментов
изображения: в программе задаются исходные изображения и после их
обработки выдается готовое изображение, составленное путем совмещения фрагментов.
Каждый фрагмент изображения должны иметь общую часть с одним
из остальных фрагментов; по этой части алгоритм определяет относительное расположение фрагментов в пространстве, угол поворота и коэффициент масштабирования. Эти параметры позволяют преобразовать одно из изображений с общей частью так, чтобы эта общая часть совпала с
другим изображением. Объединение всех возможных подобных сопоставлений изображений позволяет составить результирующее изображение.
Один из наиболее распространенных алгоритмов поиска общей части у
пары изображений – кросс-корреляция. Этот метод устойчив к изменению
яркости, контрастности, сдвигу изображений, но не может найти соответствия между изображениями при повороте или изменении масштаба одного изображения по отношению к другому. Разработанный алгоритм
должен корректно определять угол поворота и коэффициент масштабирования и учитывать эти параметры при составлении композиционного
изображения.
Разработанный алгоритм разделен на несколько этапов:
1. для каждого изображения производится поиск ключевых точек и
составление вектора-дескриптора для каждой из этих точек
2. внутри каждой пары изображений, для каждой ключевой точки
первого изображения находится ключевая точка второго изображения, такая, чтобы Евклидово расстояние между их векторамидескрипторами было минимальным
3. из пар ключевых точек, полученных на шаге 2 выбираются обладающие минимальным расстоянием и делается попытка определения параметров преобразования этой пары изображений
4. после определения относительного преобразования для всех пар
изображений вычисляется абсолютное преобразование для каждого изображения и составляется результирующее изображение.
Для поиска ключевых точек и составления векторов-дескрипторов использовалась собственная реализация алгоритма SIFT [1]. Разработаны
алгоритмы для сопоставления ключевых точек у двух изображений и поиск среди них наиболее совпадающих, а также определения параметров
преобразования изображений для совпадения их общей части в пространстве. Созданная модель преобразования изображений исходит из предположения, что расстояние от объектива до любого объекта одинаковое, что
справедливо для изображений, полученных со сканера, цифрового микроскопа, или цифрового фотоаппарата при условии использования длиннофокусного объектива и удаленности объекта на несколько сотен метров от
фотоаппарата.
Программная реализация алгоритма тестировалась на сериях изображений, полученных со сканера и микроскопа. Соответствия между изображениями корректно находятся при изменении яркости (в пределах
20%), контрастности (в пределах 15%), небольших локальных геометрических искажениях, шумах матрицы и пыли на изображении. Определяется любой линейный сдвиг и угол поворота. Корректно определяется изменение масштаба в пределах 15-50% (зависит от текстуры изображенного
объекта).
Список литературы
1. David G. Lowe Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. // International Journal of Computer Vision, 2004
2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005.