О влиянии шумов на значение метрики DTW при идентификации формы объектов

В работе изложена одна из методологий по обработке изображений и распознавания формы графических объектов. В ней на первом этапе производится предварительная обработка изображения с целью выделения характерных признаков формы объектов. В качестве таких признаков были использованы контуры. Для преобразования 2D контуров объектов в одномерную контурную функцию был использован метод ArcHeight. Для идентификации контурных функций разработан алгоритм на основе метрики DTW. Введено определение идентификационной функции, основанной на этом методе. Изложены особенности применения метрики DTW при идентификации формы объектов. Приведены матрицы расстояний комбинаций эталон-эталон и эталон-неэталон. Проанализированы результаты вычислений метрики DTW на большом количестве реальных данных. Показано, что разработанный алгоритм позволяет идентифицировать форму объектов независимо от их положения и угла поворота на изображении. Исследовано влияние шумов, наложенных на изображение объекта, на значение метрики. Получены теоретические и практические результаты такой зависимости, которые показывают, что в широком диапазоне (до отношения сигнал/шум 10 дБ) значение метрики практически не изменяется. Отмечены положительные стороны и недостатки предложенного алгоритма при идентификации формы объекта.

Influence of Noise on the DTW Metric Value in Object Shape Recognition

The paper sets out one of the methodologies on image processing and recognition of the form of graphic objects. In it, at the first stage preliminary processing of the image with the purpose of extracting of characteristic attributes of the form of objects is made. Contours of objects are used as such attributes. For transformation of 2D contours of objects to one-dimensional contour function ArcHeight method has been used. The algorithm for identification contour functions based on metrics DTW is developed. Definition of the identification function based on this method is introduced. Features of application of metrics DTW are stated at identification of the form of objects. Matrices of distances of combinations the sample-sample and the sample-not sample are presented. Results of calculations of metrics DTW on a plenty of real data are analyzed. It is shown, that the developed algorithm allows to identify the form of objects independently of their position and an angle of turn on the image. Influence of the noise imposed on the image of object, on value of the metrics is investigated. Theoretical and practical results of such dependence are received; it shows that in a wide range (up to the ratio a signal/noise 10 dB) value of the metrics practically does not change. The positive parties and lacks of the offered algorithm are noted at identification of the form of object.