Нечетко-логические методы в задаче детектирования границ объектов

Рассматривается задача уменьшения вычислительной сложности методов выделения контуров на изображениях. Решение поставленной задачи достигается модификацией детектора Канни двумя нечетко-логическими методами, позволяющими сократить число проходов по исходному изображению: в-первом случае, путем исключения двух проходов, связанных с определением наличия соседства претендующего на границу пикселя со смежными в рамке размером 3$\times 3$3, а во-втором случае, исключением операции определения угла направления градиента путем формирования данной величины комбинацией нечетких правил. Целью работы является уменьшение времени детектирования границ объектов на фото- видео-изображениях, за счет уменьшения вычислительной сложности применяемых методов. Интеллектуализация процесса детектирования границ осуществляется частичным повтором вычислительных операций, используемых в детекторе Канни, с дальнейшей заменой наиболее сложных вычислительных процедур. В предлагаемых методах после определения величины градиента и угла его направления осуществляется фаззификация восьми входных переменных, в качестве которых используется разность градиентов между центральной и смежными ячейками в рамке размером 3$\times$3. Затем строится база нечетких правил. В первом методе в зависимости от угла направления градиента используются четыре нечетких правила и исключается один проход. Во втором методе шестнадцать нечетких правил сами задают угол направления градиента, при этом исключается два прохода вдоль изображения. Разность градиентов между центральной ячейкой и смежными ячейками позволяет учитывать форму распределения градиента. Затем на основе метода центра тяжести осуществляется дефаззификация результирующей переменной. Дальнейшее использование нечетких a-срезов позволяет осуществить бинаризацию результирующего изображения с выделением на нем границ объектов. Для оценки вычислительной скорости работы предложенных нечетких методов детектирования границ в среде Microsoft Visual Studio было разработано программное обеспечение. Представленные экспериментальные результаты показали, что уровень шума зависит от величины a-среза и параметров меток трапециевидных функций принадлежности. Ограничением двух методов является использование кусочно-линейных функций принадлежности. Экспериментальные исследования работоспособности предложенных методов детектирования контуров показали, что время первого нечеткого метода на 18% быстрее по сравнению с детектором Канни и на 2% по отношению ко второму нечеткому методу. Однако при визуальной оценке установлено, что второй нечеткий метод лучше определяет границы объектов.