Redukcja informacji w obrazie i jej wpływ na poprawę procesu rozpoznawania

Kluczowym elementem w procesie analizy i rozpoznawania obrazów cyfrowych jest proces przetwarzania wstępnego (preprocessing). Jest to klasyczne podejście, które obejmuje etapy: 1. filtracji - poprawiany jest kontrast obrazów oraz usuwane są zakłócenia z obrazu (np. szum), 2. binaryzacji, 3. segmentacji, 4. rozpoznania. Niestety klasyczne podejście nie zawsze się sprawdza. Niektóre problemy klasyfikacji obrazów cyfrowych wymagają bardziej złożonych metod, np. stosowania transformat, których celem jest wyeliminowanie z obrazu niepotrzebnej informacji i ułatwienie zamiany obrazu wejściowego na wektor cech bądź jego opis formalny. W niniejszym artykule opisany został eksperyment, który miał na celu zilustrowanie zależności pomiędzy redukcją zbędnej informacji w cyfrowym obrazie a efektywnością jego rozpoznania. Obrazy oryginalne we wspomnianym eksperymencie były przetwarzane kilkuetapowo i za każdym razem poddawane procesowi rozpoznawania. Pozwoliło to na zbadanie zależności stopnia wpływu redukcji informacji w obrazie na poprawę procesu rozpoznawania. Kolejne etapy przetwarzania obejmowały transformowanie obrazu na płaszczyznę logarytmiczno-biegunową, binaryzację obrazu, detekcję krawędzi, normalizację kątową, transformowanie obrazu konturu obiektu na płaszczyznę log-Hougha oraz zrzutowanie obrazu na osie płaszczyzny log-Hougha.

---

Preprocessing plays a key role in process of analyzing and recognition of digital images. Classical approaching covers the following steps: 1. filtering for improving contrast and eliminating defects, 2. reduction of color scope to binary representation, 3. segmentation of image, 4. analyzing and recognition. Unfortunately classical approaching gives poor results. Some problems of digital image classification need more complex and sophisticated methods like using transformations which reduces unnecessary information from digital images and eventually replacing digital images with their feature vector or formal description. In this paper there is described experiment which illustrates relationship between unnecessary information reductions of digital images and achieving of image recognition process. In mentioned experiment original images were processed in several steps and for every step processed images were analyzed by recognition process. It allowed examining impact of image information reduction on improving of recognition process. Steps of processing images covered: transforming digital image onto log-polar plane, reducing image to binary format, edge detection, rotation normalization, transforming image with object contour onto log-Hough's plane and finally impinging image on log-Hough's axises.