Klasyfikacja konturów w znaczników w z wykorzystaniem miary zmienności na obrazie z sonaru sektorowego

Transkrypt

1 Klasyfikacja konturów w znaczników w z wykorzystaniem miary zmienności na obrazie z sonaru sektorowego Mariusz Borawski, Anna Łatuszyńska Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny

2 Powstawanie obrazu z sonaru sektorowego

3 Tworzenie mozaiki dla obrazu z sonaru sektorowego Kongsberg Mesotech Ltd

4 Problem z określeniem pozycji sonaru GPS Ruch statku na kotwicy podczas opadania sonaru Przemieszczanie się sonaru podczas opadania Sonar Kotwica

5 Tworzenie mozaiki z wykorzystaniem punktów w charakterystycznych Kongsberg Mesotech Ltd Wymaga oznaczenia na każdym obrazie punktów charakterystycznych Oznaczenie punktów charakterystycznych na niektórych obrazach jest trudne Automatyczne oznaczenie punktów charakterystycznych jest zadaniem bardzo trudnym

6 Wykorzystanie znaczników Kongsberg Mesotech Ltd

7 Znaczniki

8 Znaczniki

9 Znaczniki

10 Rozpoznawanie znaczników wyznaczanie współrz rzędnych wierzchołków obraz sonarowy Filtracja obraz skorygowany Mozaikowanie wstępne mozaika Wstępna lokalizacja obraz ze znalezionym obiektem Wektoryzacja Wyznaczenie wierzchołków współrzędne konturu obiektu w układzie kartezjańskim współrzędne wierzchołków

11 Rozpoznawanie znaczników współrzędne wierzchołków I wariant Wyznaczenie punktów bliskich wierzchołkom II wariant średnie i odchylenia standardowe wierzchołków średnie i odchylenia standardowe cech obiektu odpowiedź czy dany obiekt jest markerem, czy nie Wyznaczenie cech Klasyfikacja Wyznaczenie cech Klasyfikacja średnie i odchylenia standardowe cech obiektu odpowiedź czy dany obiekt jest markerem, czy nie

12 y' Wyznaczanie współrz rzędnych wierzchołków φ Znalezienie lokalnych maksimów ρ P φ x' punkt konturu Przejście do układu biegunowego Wyznaczone wierzchołki φ

13 Wyznaczenie cech Stosunki długości boków Kąty przy wierzchołkach Stosunki pól trójkąta rzeczywistych i teoretycznych Wartości każdej z cech zestandaryzowano. Dla każdego obiektu wyznaczono wartość średnią i wariancję każdej z cech.

14 Klasyfikacja Środek klasy wyznaczono jako średnia arytmetyczną współrzędnych wybranych obiektów wzorcowych w przestrzeni cech Granicę klasy określono jako hiperelipsoidę o promieniach równych dwom odchyleniom standardowym rozproszenia cech obiektów wzorcowych

15 Klasyfikacja Wyznacza się punkt przecięcia prostej przechodzącej przez środek hiperelipsy z punktem reprezentującym badany obiekt. Przynależność do klasy określa się na podstawie porównania odległości punktu reprezentującego obiekt od środka hiperelipsy i punktu przecięcia od środka hiperelipsy. σ 1 ( ) x 1,x 2 ( ) p 1,p 2 ( p, sr p ) 1 sr 2 σ 2

16 Klasyfikacja Dodatkowo sprawdza się czy punkt przecięcia nie leży wewnątrz hiperelipsy wyznaczonej przez odchylenie standardowe cech każdego obiektu. W takim przypadku określa się klasyfikację jako niepewną ( ) p 1,p 2 Stosunek pól σ 1 ( ) x 1,x Stosunek kątów Stosunek boków ( p, sr p ) 1 sr 2 σ 2

17 Wyniki rozpoznawania Obiekt rozpoznany Obiekt nierozpoznany Obiekt nierozpoznany (wątpliwy)

18 Podsumowanie Tworzenie mozaiki dla obrazu z sonaru sektorowego wymaga znaczników dających wyraźny cień akustyczny Zniekształcenia na obrazie sonarowym wymagają aby wprowadzić stopniowanie rozpoznania ze względu na jego pewność Odchylenie standardowe jest miarą zmienności mogącą wspomóc klasyfikację, a także umożliwiającą określanie jej pewności