И.М. МАКАРОВ, В.З. РАХМАНКУЛОВ , А.А. АХРЕМ , В.В. ГЕРАСИМОВ

УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
И.М. МАКАРОВ, В.З. РАХМАНКУЛОВ 1 , А.А. АХРЕМ 1 ,
В.В. ГЕРАСИМОВ 2 , В.В. ЛЕБЕДЕВ 2
Президиум Российской Академии Наук, 1 Институт системного анализа РАН,
Москва, 2 Московский институт радиотехники, электроники и автоматики
(технический университет)
ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ
ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РОБОТОВ
Рассмотрены особенности использования вейвлет-фильтров для обработки
изображений промышленных деталей.
При управлении интеллектуальными роботами актуальной является
задача разработки алгоритмов зрительного очувствления, основанных на
эффективных методах обработки и распознавания изображений деталей.
Перспективным является исследование возможностей вейвлетфильтров для обработки изображений промышленных деталей в условиях
помех.
Вейвлет-фильтры основаны на представлении изображений с помощью специальных импульсных функций (вейвлетов). В последние годы
теория вейвлетов бурно развивается [1-5].
Изображение можно представить совокупностью волновых пакетов –
вейвлетов, образованных на основе некоторой базовой функции. Эта совокупность корректируется множителями, имеющими вид достаточно
сложных функций, и представляет изображение с той или иной степенью
детализации. Такое разложение изображения на совокупность вейвлетов
называют вейвлет-анализом. При этом число используемых при разложении вейвлетов задает уровень декомпозиции и за нулевой уровень декомпозиции часто принимается само изображение, а последующие уровни
декомпозиции образуют ниспадающее вейвлет-дерево.
Вейвлеты позволяют использовать разные подходы в очистке изображений от шума. Подход, который был использован авторами, заключался
в ограничении уровня детализирующих коэффициентов, так как локальные особенности изображений соответствуют детализирующим коэффициентам с высоким содержанием шумовых компонент. При этом возможно как глобальное ограничение всех коэффициентов по уровню, так и локальное ограничение. Естественно большое значение имеет выбор вейвлет
– фильтра, имеющего специфическое для него математическое описание и
ряд собственных качественных характеристик.
ISBN 5-7262-0633-9. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2006. Том 3
160
УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
Авторами были проведены исследования, целью которых было выяснить, какой тип вейвлета обеспечивает лучшую фильтрацию заданного
изображения при конкретном виде помех.
Для фильтрации помех на изображении подвижной платформы робототехнического комплекса со штампованными деталями типа тел вращения использовались вейвлеты Хаара и Добеши. После фильтрации выделялись контуры деталей и осуществлялось их распознавание.
При фильтрации и распознавании изображений деталей, расположенных на подвижной платформе робототехнического комплекса, необходимо учитывать ряд факторов, создающих сильные помехи при распознавании необходимых деталей.
В значительной степени это помехи возникают из-за небольшой разницы между яркостью изображения платформы и яркостью деталей. Тень
от граней предмета и световые блики на поверхности детали вносят дополнительные искажения в обрабатываемые изображения, которые проявляются в образовании ложных контуров.
Исходные изображения деталей были получены с помощью цифровой
камеры без выбора специального ракурса при съемке, а также без использования дополнительных источников света и выбора их определенного
направления, что усложнило решение задачи, но позволило учесть реальные условия для распознавания. Использование вейвлета Добеши, имеющего более сложную, чем вейвлет Хаара структуру, позволило осуществить эффективную фильтрацию изображения платформы с деталями
робототехнического комплекса и получить качественные контуры изображения, что привело к улучшению процедуры распознавания. Экспериментальные результаты представлены в докладе.
Список литературы
1. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: Солон-Р, 2002.
2. Чуи К. Введение в вейвлеты. М.: Мир, 2001.
3. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи
физических наук, 1998. Т 166. №11. С. 1145-1170.
4. Воробьёв В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.:
Изд-во ВУС, 1999.
5. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: РХД, 2001.
ISBN 5-7262-0633-9. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2006. Том 3
161